Q-Learning解决一维寻宝问题

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在一维寻宝问题中，探索者处于一维世界的起始段（最左端或者任意位置），可以选择向左或者向右移动位置进行探索，直至找到末位的宝藏，获得相应的奖励。
探索者相应环境信息如下：
状态：位置i(i=0,…,n)且起始位置为0，结束位置为n
动作：左，右
此外，当探索者位于位置0时，无法向左进行移动；当探索者位置为n时，成功获得奖励。

相应操作流程：
（1）设置初始状态
（2）选择动作
（3）获取状态反馈
（4）更新Q表
（5）更新状态
（6）设置终止条件

初始化时需要设置环境状态，动作列表以及算法的参数

class OneDimensionQTable:
    def __init__(self, states,actions, rewords,learningRate=0.01, rewarddecay=0.9, eGreedy=0.9,episode=10):
        #状态列表
        self.states=states
        #动作列表
        self.actions = actions
        #奖励列表
        self.rewords=rewords
        #学习率
        self.lr = learningRate
        #奖励衰减率
        self.gamma = rewarddecay
        #贪婪策略
        self.epsilon = eGreedy
        #训练次数
        self.episode=episode
        #空Q表
        self.qTable = pd.DataFrame(columns=self.actions, dtype=np.float64)

由于初始设置Q表为空，在算法进行过程中需要将探索得到的新状态添加进入Q表并更新Q表的行列。

#遇到新状态后添加到Q表，行索引：状态；列索引：动作
    def stateExist(self, state):
        if state not in self.qTable.index:
            self.qTable = self.qTable.append(
                pd.Series(
                    [0]*len(self.actions),
                    index=self.qTable.columns,
                    name=state,
                    )
            )

在动作选择部分，算法根据当前状态（state）选择动作（action）。选择动作过程中的策略是：90%的概率根据Q表最优值进行选择；10%的概率随机选择；

#根据状态从qTable选择动作
    def chooseAction(self,state):
        #判断状态是否存在Q表中
        self.stateExist(state)
        #选择采取的动作
        #90%的概率按照Q表最优进行选择
        if np.random.uniform() 
4 状态反馈 
在探索环境中，宝藏位置的奖励为1，其余位置设定为0.
 
#根据状态和动作返回下一个状态和当前的奖励
    def feedBack(self,state,action):
        #向右移动
        if action=='right':
            if state==len(self.states)-2:
                nextState=len(self.states)-1
            else:
                nextState=state+1
        else:
            if state==0:
                nextState=state
            else:
                nextState=state-1
        reword=self.rewords[nextState]
        return nextState,reword
 
5 更新Q表 
#根据当前状态、动作、下一状态、奖励更新Q表
    def updateTable(self,state,action,nextState,reword):
        #判断状态是否存在Q表中
        self.stateExist(nextState)
        #当前状态值
        qPredict=self.qTable.loc[state,action]
        #下一状态值
        if nextState==len(self.states)-1:
            qTarget=reword
        else:
            qTarget=reword+self.gamma*self.qTable.loc[nextState,:].max()
        #更新
        self.qTable.loc[state,action]+=self.lr*(qTarget-qPredict)
 
6 主循环 
#主循环
    def mainCycle(self):
        for episode in range(self.episode):
            #初始状态
            state=0
            while True:
                #选择动作
                action=self.chooseAction(state)
                #状态反馈
                nextState,reword=self.feedBack(state,action)
                #更新Q表
                self.updateTable(state,action,nextState,reword)
                #更新状态
                state=nextState
                #终止条件
                if state==len(self.states)-1:break
 
其中，设置状态为5，则环境表示为“S — — — E”。
 
stateNum=5#状态数量
states=[i for i in range(stateNum)]#状态列表
actions=['left','right']#动作列表
rewords=[0 for i in range(stateNum-1)]+[1]#奖励列表
 
今天到此为止，后续记录其他强化学习技术的学习过程。
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