可以提供一个sarsa智能体的代码吗？

淩亂°似流年 2024-03-26 08:43 6阅读 0赞

当然可以！

这是一个基于 Python 的简单 Sarsa 智能体的例子：

import numpy as np
    
    class SarsaAgent:
        def __init__(self, alpha, epsilon, discount, get_actions):
            self.alpha = alpha
            self.epsilon = epsilon
            self.discount = discount
            self.get_actions = get_actions
            self.Q = {}
    
        def getQ(self, state, action):
            return self.Q.get((state, action), 0.0)
    
        def learnQ(self, state, action, reward, value):
            oldv = self.Q.get((state, action), None)
            if oldv is None:
                self.Q[(state, action)] = reward
            else:
                self.Q[(state, action)] = oldv + self.alpha * (value - oldv)
    
        def choose_action(self, state):
            if np.random.uniform(0, 1) < self.epsilon:
                action = np.random.choice(self.get_actions(state))
            else:
                q = [self.getQ(state, a) for a in self.get_actions(state)]
                maxQ = max(q)
                count = q.count(maxQ)
                if count > 1:
                    best = [i for i in range(len(self.get_actions(state))) if q[i] == maxQ]
                    i = np.random.choice(best)
                else:
                    i = q.index(maxQ)
    
                action = self.get_actions(state)[i]
            return action
    
        def learn(self, state1, action1, reward, state2, action2):
            qnext = self.getQ(state2, action2)
            self.learnQ(state1, action1, reward, reward + self.discount*qnext)

在这个例子中，我们定义了一个 SarsaAgent 类，该类有五个方法：

*  `__init__`：构造函数，用于初始化 SarsaAgent 对象。
 *  `getQ`：返回给定状态和动作的 Q 值。
 *  `learnQ`：更新 Q 值。
 *  `choose_action`：根据给定的状态选择动作。
 *  `learn`：执行 Sarsa 算法的核心部分，即更新 Q 值。

希望这个例子能够帮到你！