FrozenLake % 让agent越过危险到达目标 大概情景是湖面结冰不结实、黑色圆圈表示踩到就会跌落、白色圆圈表示目标、红色小圆圈代表agent ?
在Gym工具包中，“Frozen Lake”游戏有两个版本：“FrozenLakeV0”和“FrozenLake8X8-V0”。...这里，我们选择“FrozenLake8X8-V0”版本。 ?...“FrozenLake8X8-V0”游戏示意图 上图是“FrozenLake8X8-V0”游戏的示意图，图左是图形化后的游戏环境，白色标记为“冰窟窿”，图右是游戏本身的可视化形式，“S”代表“起始位置”...接下来我们写一个测试函数，利用学到的Q值表来玩“FrozenLake8x8-v0”游戏。...在第64行代码我们用成功到达目标位置的回合数“sum(rewardList)”除以总的回合数“len(rewardList)”得到了agent玩“FrozenLake8x8-v0”游戏的成功率。
[我们将学习如何处理OpenAI FrozenLake问题，当然我们的问题不像图片中那样逼真] 在我这系列的强化学习教程中，我们将探索强化学习大家族中的Q-Learning算法，它和我们后面的教程（1-...查找表实现 # FrozenLake 问题的规则 SFFF (S: 起始点, 安全) FHFH (F: 冰层, 安全) FFFH (H: 空洞, 跌落危险) HFFG...(G: 目的地, 飞盘所在地) 本教程会基于OpenAI gym尝试解决上述的FrozenLake问题。...在FrozenLake问题中，有16个状态（每一个表格单元对应一个情况），4个可选行动，这产生了一个16*4的Q值表格。我们首先将表格初始化为全0，当有行动得分之后我们据此对表格进行更新。...在FrozenLake的例子中，我们使用单层网络来接受虚拟编码(One-hot encoding)后的当前状态(1x16)，输出为包含4个Q值的矢量，每个Q值对应一个方向。
前言 —— 基于动态规划的强化学习 一、策略迭代 1.1 伪代码 1.2 基于冰湖环境的代码 实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0 import gym import time import...episode+1, reward, t+1)) env.render() break # 创建冰湖环境 env = gym.make('FrozenLake8x8...二、价值迭代 2.1 伪代码 2.2 基于冰湖的代码 实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0 import gym import time import numpy as np def...format(episode+1, reward, t+1)) env.render() break env = gym.make('FrozenLake8x8
二、强化学习算法的分类与示例代码 （省略之前的分类和伪代码部分，直接展示应用场景代码） 应用场景：FrozenLake环境 FrozenLake是一个经典的强化学习环境，其中智能体需要在一个4x4的网格世界中移动...首先，我们需要安装必要的库（如果尚未安装）： pip install gym 然后，我们可以使用Python和Gym库来编写一个简单的强化学习示例，使用Q-learning算法解决FrozenLake问题...： import numpy as np import gym from collections import deque # 初始化环境 env = gym.make('FrozenLake-v0...下面，我们将扩展前面的FrozenLake示例，包括一个随机策略的智能体，并比较两者的表现。...import numpy as np import gym # 初始化环境 env = gym.make('FrozenLake-v0', is_slippery=False)
FrozenLake-v0问题是在一个4 * 4矩阵中，从起始位置S，走到终点G，中间有道路F和陷阱H，希望通过训练使得智能体能从S快速到达G。...import gym import numpy as np env = gym.make("FrozenLake-v0", is_slippery=False) # FrozenLake-v1 FrozenLake-v0
state和action获得下一步的state和reward 更新q-table: Q[s,a] = Q[s,a] + lr*(r + y*np.max(Q[s1,:]) - Q[s,a]) 实例 以FrozenLake...为例，代码如下： # import lib import gym import numpy as np # Load the environment env = gym.make('FrozenLake-v0...env.action_space.sample()) else: state = next_state t += 1 env.close() FrozenLake...import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # laod env env = gym.make('FrozenLake-v0
自2021年11月以来，Recorded Future详细介绍了APT28（又名BlueDelta、Forest Blizzard、FROZENLAKE、Iron Twilight和Fancy Bear
上一篇文章有介绍gym里面env的基本用法，下面几行可以打印出一个当前环境的可视化： import gym # loading the Gym library env = gym.make("FrozenLake-v0
Q-Learning强化学习FrozenLake求解 观察下一步选取哪一个动作会带来最大的奖励, 但是在真正要做决定时, 却不一定会选取到那个带来最大奖励的动作, Q-learning 只是估计了一下接下来的动作值
treasure_on_right.py https://github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/blob/master/Q%20learning/FrozenLake.../Q%20Learning%20with%20FrozenLake.ipynb https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134018.html http://baijiahao.baidu.com
训练1000次之后的agent效果 在利用之前FrozenLake环境训练当中那种面向对象方式管理程序时发现训练后期运行速度变慢、而且是肉眼可观察到的变慢，所以采用了matlab另一种程序文件管理方式packages
Gym中： 一般控制场景分为:离散控制场景【上下左右有限个】、连续控制场景【0-360°角度，连续的变量】 GYM是强化学习中经典的环境库，下节课我们会用到里面的CliffWalkingWapper和FrozenLake
Mujoco（gym） Classic control RL envs: CartPole, MountainCar, Pendulum, Acrobot Toy text RL envs: Catch, FrozenLake
github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/blob/master/Q%20learning/Q%20Learning%20with%20FrozenLake.ipynb
在FrozenLake-v0中，还有四个可用动作（左，下，右，上），称为动作空间。 但是，与之前的简单确定性世界不同，实际运动方向仅部分取决于所选的动作。 FrozenLake-v0环境有两种变体。...python3 q-frozenlake-9.5.1.py -e 1.5 训练滑动 python3 q-frozenlake-9.5.1.py -s 26 测试滑动 python3 q-frozenlake...-9.5.1.py -s -d 71 纯随机动作滑动 python3 q-frozenlake-9.5.1.py -s -e 1.5 表 9.5.1：在 FrozenLake-v0 环境中学习率为 0.5...“列表 9.5.1”：q-frozenlake-9.5.1.py 关于 FrozenLake-v0 环境的 Q 学习： from collections import deque import numpy...“列表 9.5.2”：q-frozenlake-9.5.1.py。
V[state] += (G - V[state]) / N[state] return V # 示例用法 import gym env = gym.make('FrozenLake-v1
使用 OpenAI Gym 环境对智能体编程 本节考虑的环境是 FrozenLake-v0。 有关环境的实际文档可以在这个页面中找到。 此环境由代表一个湖泊的4 x 4网格组成。...因此，智能体程序的目标是学会从头到尾进行导航而不会陷入困境： import Gym env = Gym.make('FrozenLake-v0') #loads the environment FrozenLake-v0...Gridworld 环境由网格形式的状态组成，例如 OpenAI Gym 的 FrozenLake-v0 环境中的状态，我们在上一章中试图进行研究和解决。...环境 这是关于 OpenAI Gym 中名为 FrozenLake-v0 的网格世界环境，在第 2 章“使用 OpenAI Gym 训练强化学习智能体”中讨论。...最后，我们从 OpenAI Gym 获取了我们最喜欢的 gridworld 环境，即 FrozenLake-v0，并实现了一种值迭代方法，以使我们的智能体学会在该环境中导航。
图4-2 Frozen Lake环境示意图 我们先创建 OpenAI Gym 中的 FrozenLake-v0 环境，并简单查看环境信息，然后找出冰洞和目标状态。...import gym env = gym.make("FrozenLake-v0") # 创建环境 env = env.unwrapped # 解封装才能访问状态转移矩阵P env.render()
由于方块的位置是随机产生的，agent不是像FrozenLake问题中那样简单地习得一个固定路径就可以了，它必须理解这些方块的空间特征。下面让我们来实际尝试一下吧！
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