RL之Q Learning：利用强化学习之Q Learning实现走迷宫—训练智能体走到迷宫(复杂迷宫)的宝藏位置
输出结果设计思路实现代码from __future__ import print_functionimport numpy as npimport timefrom env import Envfrom reprint import outputEPSILON = 0.1ALPHA = 0.1GAMMA = 0.9MAX_STEP = 30np.random.seed(0)def epsilon....
RL之Q Learning：利用强化学习之Q Learning实现走迷宫—训练智能体走到迷宫(简单迷宫)的宝藏位置
输出结果设计思路实现代码from __future__ import print_functionimport numpy as npimport timefrom env import EnvEPSILON = 0.1ALPHA = 0.1GAMMA = 0.9MAX_STEP = 30np.random.seed(0)def epsilon_greedy(Q, state): ....
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