【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】3.38 用NumPy实现深度强化学习

3.38 用NumPy实现深度强化学习

目录

3.38.1 深度强化学习的基本概念

3.38.1.1 强化学习的基本概念

1. 智能体（Agent）：智能体是DRL中的决策者，负责根据当前环境状态选择动作。
2. 环境（Environment）：环境是智能体与之交互的对象，提供状态信息和奖励反馈。
3. 状态（State）：智能体在环境中的当前情况。
4. 动作（Action）：智能体在某一状态下的选择行为。
5. 奖励（Reward）：智能体执行动作后，环境给予的即时反馈。
6. 策略（Policy）：智能体根据状态选择动作的规则。
7. 价值函数（Value Function）：评估某个状态或状态-动作对的好坏程度。
8. 模型（Model）：环境的动态模型，用于预测下一状态和奖励。

3.38.1.2 深度学习的基本概念

1. 神经网络（Neural Network）：由多个神经元组成的计算模型，用于学习数据的复杂表示。
2. 反向传播（Backpropagation）：通过梯度下降法更新神经网络权重的算法。
3. 损失函数（Loss Function）：衡量模型预测值与真实值之间的差距。
4. 优化器（Optimizer）：用于最小化损失函数的算法，如SGD、Adam等。

3.38.2 使用NumPy实现深度强化学习的步骤

3.38.2.1 定义环境

为了演示，我们以一个简单的迷宫环境为例，智能体需要在环境中找到目标位置。

import numpy as np
import random

class MazeEnvironment:
    def __init__(self):
        self.state = np.array([0, 0])  # 初始状态
        self.goal = np.array([4, 4])  # 目标位置
        self.maze = np.zeros((5, 5))  # 迷宫大小
        self.maze[self.goal[0], self.goal[1]] = 1  # 目标位置标记为1
        self.maze[3, 1] = -1  # 设定障碍物

    def reset(self):
        # 重置环境
        self.state = np.array