【机器学习】机器学习的重要方法——强化学习:理论,方法与实践

目录

一、强化学习的核心概念

二、强化学习算法的分类与示例代码

三.强化学习的优势 

四.强化学习的应用与挑战

五、总结与展望


强化学习:理论,方法和实践

在人工智能的广阔领域中,强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一个备受瞩目的分支。它通过让智能体(Agent)在环境中进行试错学习,以最大化累积奖励为目标。本文将带您深入探索强化学习算法的魅力与奥秘,并通过一些代码示例来展示其工作原理和应用场景。

一、强化学习的核心概念

强化学习的核心概念包括状态(State)、动作(Action)、奖励(Reward)和策略(Policy)。智能体通过不断尝试动作,并根据环境返回的奖励来更新策略,以期望在未来获得更大的累积奖励。

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,目标是到达目标位置,同时避免掉进冰洞。

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', is_slippery=False)  # Q-learning参数  
learning_rate = 0.8  
discount_factor = 0.95  
epsilon = 1.0  # 探索率,随训练过程逐渐减小  
epsilon_decay = 0.995  
epsilon_min = 0.01  # 初始化Q表  
q_table = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])  # 训练过程  
num_episodes = 2000  
for episode in range(num_episodes):  state = env.reset()  done = False  total_reward = 0  while not done:  # 选择动作:epsilon-greedy策略  if np.random.rand() < epsilon:  action = env.action_space.sample()  else:  action = np.argmax(q_table[state, :])  # 执行动作,观察新的状态和奖励  next_state, reward, done, _ = env.step(action)  # 更新Q表  old_value = q_table[state, action]  next_max = np.max(q_table[next_state, :])  new_value = (1 - learning_rate) * old_value + learning_rate * (reward + discount_factor * next_max * (not done))  q_table[state, action] = new_value  # 更新状态  state = next_state  total_reward += reward  # 减小探索率  epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay)  # 打印每轮的奖励  if episode % 100 == 0:  print(f"Episode {episode}, Total reward: {total_reward}")  # 测试训练后的智能体  
state = env.reset()  
while True:  env.render()  # 渲染环境  action = np.argmax(q_table[state, :])  # 选择最佳动作  next_state, reward, done, _ = env.step(action)  state = next_state  if done:  break  
env.close()

在这个示例中,我们使用了Gym库提供的FrozenLake环境,并使用Q-learning算法训练了一个智能体。通过epsilon-greedy策略进行探索和利用,智能体逐渐学会了如何安全地到达目标位置。

三.强化学习的优势 

 为了展示强化学习的优势,我们可以对比一个使用随机策略的智能体和一个使用强化学习算法(如Q-learning)训练过的智能体在相同环境中的性能。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)  # 随机策略函数  
def random_policy(env):  return env.action_space.sample()  # Q-learning参数  
learning_rate = 0.8  
discount_factor = 0.95  
epsilon = 1.0  # 探索率  
epsilon_decay = 0.995  
epsilon_min = 0.01  # 初始化Q表  
q_table = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])  # 训练Q-learning智能体  
num_episodes = 2000  
for episode in range(num_episodes):  state = env.reset()  done = False  total_reward = 0  # 使用epsilon-greedy策略选择动作  while not done:  if np.random.rand() < epsilon:  action = env.action_space.sample()  else:  action = np.argmax(q_table[state, :])  next_state, reward, done, _ = env.step(action)  # 更新Q表(省略了具体的更新逻辑,与前面的示例相同)  # ...  # 更新状态和其他变量  state = next_state  total_reward += reward  # 减小探索率  epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay)  # 测试Q-learning智能体  
def test_qlearning_agent(env, q_table, num_episodes=10):  rewards = []  for _ in range(num_episodes):  state = env.reset()  total_reward = 0  while True:  action = np.argmax(q_table[state, :])  next_state, reward, done, _ = env.step(action)  total_reward += reward  state = next_state  if done:  break  rewards.append(total_reward)  return np.mean(rewards)  # 测试随机策略智能体  
def test_random_agent(env, num_episodes=10):  rewards = []  for _ in range(num_episodes):  state = env.reset()  total_reward = 0  while True:  action = random_policy(env)  next_state, reward, done, _ = env.step(action)  total_reward += reward  state = next_state  if done:  break  rewards.append(total_reward)  return np.mean(rewards)  # 测试两个智能体并比较结果  
ql_score = test_qlearning_agent(env, q_table)  
random_score = test_random_agent(env)  print(f"Q-learning agent average reward: {ql_score}")  
print(f"Random agent average reward: {random_score}")  # 通常情况下,Q-learning智能体的表现会优于随机策略智能体

在这个扩展示例中,我们定义了两个函数test_qlearning_agenttest_random_agent来分别测试Q-learning智能体和随机策略智能体在FrozenLake环境中的表现。我们运行了多个测试回合(num_episodes),并计算了平均奖励来评估智能体的性能。

通常,使用强化学习算法(如Q-learning)训练过的智能体会比随机策略的智能体表现得更好,因为它能够通过学习和优化策略来最大化累积奖励。这个示例展示了强化学习在决策制定方面的优势,特别是在处理复杂环境和任务时。

四.强化学习的应用与挑战

强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用。然而,强化学习也面临着一些挑战,如数据稀疏性、探索与利用的平衡、高维状态空间等问题。为了克服这些挑战,研究者们不断提出新的算法和技术。

五、总结与展望

强化学习为机器赋予了自我学习和优化的能力,使得机器能够在复杂环境中进行智能决策。随着算法的不断优化和应用场景的不断拓展,强化学习将在更多领域展现出其独特的魅力和价值。让我们共同期待强化学习在未来的发展和应用吧!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/37222.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

转自罗翔老师的毕业寄语(二)

其实我很想祝大家一帆风顺&#xff0c;可是我觉得这不现实。 智者说人这一生至少有三件事是无法避免的&#xff0c;一个是苦难&#xff0c;一个是邪恶&#xff0c;还有一个是人生的终点。所以真的愿我们每时每刻都在当下存储足够美好的记忆去对抗人生不期而至的苦楚&#xff0c…

基于源码详解ThreadPoolExecutor实现原理

个人博客地址 基于源码详解ThreadPoolExecutor实现原理 | iwts’s blog 内容拆分 这里算是一个总集&#xff0c;内容太多&#xff0c;拆分成几个比较重要的小的模块&#xff1a; ThreadPoolExecutor基于ctl变量的声明周期管理 | iwts’s blog ThreadPoolExecutor 工作线程…

模板方法模式在金融业务中的应用及其框架实现

引言 模板方法模式&#xff08;Template Method Pattern&#xff09;是一种行为设计模式&#xff0c;它在一个方法中定义一个算法的框架&#xff0c;而将一些步骤的实现延迟到子类中。模板方法允许子类在不改变算法结构的情况下重新定义算法的某些步骤。在金融业务中&#xff…

可信和可解释的大语言模型推理-RoG

大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;在复杂任务中表现出令人印象深刻的推理能力。然而&#xff0c;LLM在推理过程中缺乏最新的知识和经验&#xff0c;这可能导致不正确的推理过程&#xff0c;降低他们的表现和可信度。知识图谱(Knowledge graphs, KGs)以结构化的形式存储了…

基于lightgbm hyperopt的旋转机械故障诊断(Python)

前置文章&#xff1a; 将一维机械振动信号构造为训练集和测试集&#xff08;Python&#xff09; https://mp.weixin.qq.com/s/DTKjBo6_WAQ7bUPZEdB1TA 旋转机械振动信号特征提取&#xff08;Python&#xff09; https://mp.weixin.qq.com/s/VwvzTzE-pacxqb9rs8hEVw import…

Python变量的命名规则与赋值方式

第二章&#xff1a;Python 基础语法 第一节&#xff1a;变量的命名规则与赋值方式 2.1.1 引言 在编程中&#xff0c;变量是存储数据的基本单元。变量的命名和赋值是编程语言中表达和操作数据的基础。了解和遵循变量命名规则对于编写清晰、可维护的代码至关重要。 2.1.2 变量…

【linux】网络基础(1)

文章目录 网络基本概念网络的定义网络的类型局域网&#xff08;LAN&#xff09;广域网&#xff08;WAN&#xff09; 网络协议OSI七层模型TCP/IP模型TCP/IP模型的结构 网络传输的基本流程计算机与计算机之间的通信计算机的信息处理封装报头 网络基本概念 网络的定义 1.网络是指…

专题一: Spring生态初探

咱们先从整体脉络上看下Spring有哪些模块&#xff0c;重要的概念有个直观印象。 从Spring框架的整体架构和组成对整体框架有个认知。 Spring框架基础概念 Spring基础 - Spring和Spring框架组成 上图是从官网4.2.x获取的原图&#xff0c;目前我们使用最广法的版本应该都是5.x&am…

GitHub每日最火火火项目(6.30)

项目名称&#xff1a;modelscope / DiffSynth - Studio 项目介绍&#xff1a;该项目致力于让用户体验扩散模型的神奇魅力。扩散模型是一种具有广泛应用前景的技术&#xff0c;在图像生成、音频处理等领域展现出了强大的能力。通过DiffSynth - Studio&#xff0c;用户可以深入探…

Arrays.asList 和 java.util.ArrayList 区别

理解 Java 中的 Arrays.asList 和 java.util.ArrayList 的区别 在 Java 编程中&#xff0c;Arrays.asList 方法和 java.util.ArrayList 是两种常用的处理列表数据的方式。虽然它们在功能上看起来相似&#xff0c;但在内部实现和使用上有着本质的不同。本文将探讨这两种方式的区…

一区算法MPA|海洋捕食者算法原理及其代码实现(Matlab/Python))

Matlab/Python&#xff1a; 本文KAU将介绍一个2020年发表在1区期刊ESWA上的优化算法——海洋捕食者算法 (Marine Predators Algorithm&#xff0c;MPA)[1] 该算法由Faramarzi等于2020年提出&#xff0c;其灵感来源于海洋捕食者之间不同的觅食策略、最佳相遇概率策略、海洋记…

【Linux】IO多路复用——select,poll,epoll的概念和使用,三种模型的特点和优缺点,epoll的工作模式

文章目录 Linux多路复用1. select1.1 select的概念1.2 select的函数使用1.3 select的优缺点 2. poll2.1 poll的概念2.2 poll的函数使用2.3 poll的优缺点 3. epoll3.1 epoll的概念3.2 epoll的函数使用3.3 epoll的优点3.4 epoll工作模式 Linux多路复用 IO多路复用是一种操作系统的…

MCU复位时GPIO是什么状态?

大家一定遇到过上电或者复位时外部的MOS电路或者芯片使能信号意外开启&#xff0c;至此有经验的工程师就会经常关心一个问题&#xff0c;MCU复位时GPIO是什么状态&#xff1f;什么电路需要外部加上下拉&#xff1f; MCU从上电到启动&#xff0c;实际可分为复位前和复位后、初始…

【WPF】Windows系统桌面应用程序编程开发新手入门-打造自己的小工具

电脑Windows系统上的桌面程序通常是用Visual Studio 开发工具编写出来的&#xff0c;有两种开发方式供选择&#xff0c;一种是WindowForm&#xff0c;简称WinForm&#xff0c;另一种是Windows Presentation Foundation&#xff0c;简称WPF&#xff0c;这里将学习WPF项目。 文章…

大物3错题整理

平衡位置&#xff1a;在O点上的位置 相位&#xff1a; 当N很大的时候&#xff0c;wxwywz。因此&#xff0c;平均平动动能除以3&#xff0c;就是能量均分定理。 W F在x上的积分 Π时无单位 180&#xff0c;就是单位 1rad&#xff0c;rad就是单位 左手定则、右手定则、安培定…

C++模板类与继承

1&#xff09;模板类继承普通类&#xff08;常见&#xff09;。 2&#xff09;普通类继承模板类的实例化版本。 3&#xff09;普通类继承模板类。(常见) 4&#xff09;模板类继承模板类。 5&#xff09;模板类继承模板参数给出的基类&#xff08;不能是模板类&#xff09;。 示…

【抽代复习笔记】24-群(十八):循环群的两道例题

例1&#xff1a;证明&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;三次交错群A3是循环群&#xff0c;它与(Z3,)同构&#xff0c;其中Z3 {[0],[1],[2]}&#xff1b; &#xff08;2&#xff09;G {1,i,-1,-i}&#xff0c;G上的代数运算是数的乘法&#xff0c;则G是一个循环群&…

如何解决三菱软件提示 起动MELSOFT Mediative Server失败

前言&#xff1a; 注意&#xff0c;这篇文章仅针对如何解决 起动MELSOFT Mediative Server失败 的问题。对于其他相关的问题&#xff0c;请搜索其他相应的解决办法。 本人是在重装三菱GX Works软件时遇到此问题的。后来搜索发现无人能妥善的关闭这个提示。因此本文介绍如何关…

【Web3项目案例】Ethers.js极简入门+实战案例:实现ERC20协议代币查询、交易

苏泽 大家好 这里是苏泽 一个钟爱区块链技术的后端开发者 本篇专栏 ←持续记录本人自学智能合约学习笔记和经验总结 如果喜欢拜托三连支持~ 目录 简介 前景科普-ERC20 Ethers极简入门教程&#xff1a;HelloVitalik&#xff08;非小白可跳&#xff09; 教程概览 开发工具 V…

魔行观察-烤匠麻辣烤鱼-开关店监测-时间段:2011年1月 至 2024年6月

今日监测对象&#xff1a;烤匠麻辣烤鱼&#xff0c;监测时间段&#xff1a;2011年1月 至 2024年6月 本文用到数据源获取地址 魔行观察http://www.wmomo.com/ 品牌介绍&#xff1a; 2013年&#xff0c;第一家烤匠在成都蓝色加勒比广场开业&#xff0c;随后几年成都国金中心店…