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Python Env.print_map方法代码示例

本文整理汇总了Python中env.Env.print_map方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python Env.print_map方法的具体用法?Python Env.print_map怎么用?Python Env.print_map使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在env.Env的用法示例。


在下文中一共展示了Env.print_map方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: epsilon_greedy

# 需要导入模块: from env import Env [as 别名]
# 或者: from env.Env import print_map [as 别名]
ALPHA = 0.1
GAMMA = 0.9
MAX_STEP = 30

np.random.seed(0)

def epsilon_greedy(Q, state):
    if (np.random.uniform() > 1 - EPSILON) or ((Q[state, :] == 0).all()):
        action = np.random.randint(0, 4)  # 0~3
    else:
        action = Q[state, :].argmax()
    return action


e = Env()
Q = np.zeros((e.state_num, 4))

for i in range(200):
    e = Env()
    while (e.is_end is False) and (e.step < MAX_STEP):
        action = epsilon_greedy(Q, e.present_state)
        state = e.present_state
        reward = e.interact(action)
        new_state = e.present_state
        Q[state, action] = (1 - ALPHA) * Q[state, action] + \
            ALPHA * (reward + GAMMA * Q[new_state, :].max())
        e.print_map()
        time.sleep(0.1)
    print('Episode:', i, 'Total Step:', e.step, 'Total Reward:', e.total_reward)
    time.sleep(2)
开发者ID:Lagogoy,项目名称:Deep-Learning-21-Examples,代码行数:32,代码来源:q_learning.py


注:本文中的env.Env.print_map方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。