Искусственный интеллект. Машинное обучение

Это происходит согласно формуле обновления Q-значения, например, с использованием метода временной разности.

5. Повторение: Процесс выбора действия, взаимодействия со средой и обновления Q-значения повторяется до тех пор, пока агент не достигнет целевой позиции или не выполнит определенное количество шагов.

Приведенный ниже код демонстрирует простую реализацию метода Q-обучения на примере задачи блоков, используя библиотеку `numpy` для вычислений:

```python

import numpy as np

# Инициализация Q-таблицы

num_states = 5 # Количество состояний

num_actions = 4 # Количество действий (вверх, вниз, влево, вправо)

Q_table = np.

# Гиперпараметры

learning_rate = 0.1

discount_factor = 0.9

epsilon = 0.1 # Вероятность выбора случайного действия

# Простая среда блоков (0 – пустое место, 1 – блок)

environment = np.array([

[0, 0, 0, 0, 0],

[0, 1, 1, 1, 0],

[0, 0, 0, 1, 0],

[0, 1, 1, 1, 0],

[0, 0, 0, 0, 0]

])

# Функция для выполнения одного шага Q-обучения

def q_learning_step(state):

# Выбор действия

if np.

action = np.random.randint(num_actions) # Случайное действие

else:

action = np.argmax(Q_table[state]) # Действие с наибольшим Q-значением

# Взаимодействие со средой и получение награды

reward = -1 # Негативная награда за каждый шаг

# Обновление Q-значения

next_state = (state[0] + 1, state[1]) # Пример следующего состояния (движение вниз)

max_next_Q = np.max(Q_table

target_Q = reward + discount_factor * max_next_Q # Целевое Q-значение

Q_table[state][action] += learning_rate * (target_Q – Q_table[state][action]) # Обновление Q-значения

# Обучение

num_episodes = 1000

for _ in range(num_episodes):

state = (0, 0) # Начальное состояние

while state[0] < num_states – 1: # Пока не достигнута конечная позиция

q_learning_step(state)

state = (state[0] + 1, state[1]) # Переход к следующему состоянию

# Вывод Q-таблицы

print("Q-таблица:")

print(Q_table)

```

Этот код создает простую среду блоков и обучает агента методу Q-обучения на основе ее в течение определенного числа эпизодов. В результате обучения мы получаем Q-таблицу, которая содержит оценки Q-функций для каждой пары состояние-действие.