【源码】基于Python的强化学习马尔可夫决策过程验证项目

项目简介

本项目运用Python语言实现对贝尔曼方程的验证，借助构建简单的马尔可夫决策过程（MDP）模拟学生的行为选择与学习效率。通过动态规划方法求解马尔可夫决策过程中的最优策略，并展示利用贝尔曼方程求解最优状态值函数的过程。

项目的主要特性和功能

1. 马尔可夫决策过程（MDP）构建：定义状态、行为、奖励、状态转移概率等要素，构建简易马尔可夫决策过程。
2. 贝尔曼方程应用：利用贝尔曼方程计算状态行为对的Q值和状态值函数，以此评估策略优劣。
3. 策略评估与迭代：采用动态规划方法不断更新状态值函数，直至满足收敛条件，求出最优状态值函数V*。
4. 结果展示：通过打印和绘图方式展示最优状态值函数V*和最优策略。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境，以及NumPy、matplotlib等必要的库。
2. 代码运行：运行项目中的Python脚本，观察输出结果。

注意：此项目为简单模拟和验证过程，未涉及复杂环境和模型，仅用于理解和演示贝尔曼方程和马尔可夫决策过程的基本原理。实际应用中，可能需考虑更复杂的模型和算法来解决实际问题。

下载地址

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