【源码】基于Python的强化学习马尔可夫决策过程(MDP)与无模型控制练习

项目简介

本项目基于Python语言，聚焦于强化学习中的马尔可夫决策过程(MDP)及无模型控制进行实践与实现。项目涵盖多个模块，包括基于模型的预测与控制、不基于模型的预测与控制、基于Gym的无模型控制等，借助实践强化学习算法来解决实际问题。

项目的主要特性和功能

1. 基于模型的预测与控制：通过动态规划方法求解最优价值函数和最优策略，采用简单的4x4方格世界模型，以到达目标点获取奖励为目标。
2. 不基于模型的预测：利用蒙特卡洛(MC)方法预测状态价值，应用于扑克游戏21点问题，通过蒙特卡洛模拟估计行为价值函数。
3. 不基于模型的控制：实现基于蒙特卡洛和时序差分(TD)方法的无模型控制算法，解决扑克游戏中的策略问题。
4. Gym环境的使用：借助Gym库提供的环境，如随机行走、悬崖行走等，开展无模型控制算法的练习。
5. 数据可视化：提供绘制价值函数和行为价值函数的代码，便于理解和分析算法性能。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：安装Python环境，并安装numpy、pandas、matplotlib等必要的库。
2. 运行代码：直接运行项目中的Python文件，按代码说明进行参数设置和调用。
3. 查看结果：代码运行后，输出状态价值、策略选择结果、轨迹回报等信息，可能包含可视化图表。
4. 修改和扩展：可根据项目需求修改代码参数设置，或添加新的环境、状态、动作等以扩展应用。

注意：本项目代码主要用于学习和练习，可能缺少完整的错误处理和异常检测机制，使用时需仔细阅读代码并按需修改。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】