文件名称:
用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人的方法示例
开发工具:
文件大小: 473kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-31
详细说明：项目描述：
在该项目中，你将使用强化学习算法，实现一个自动走迷宫机器人。
如上图所示，智能机器人显示在右上角。在我们的迷宫中，有陷阱（红色×××）及终点（蓝色的目标点）两种情景。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地。
小车可执行的动作包括：向上走 u、向右走 r、向下走 d、向左走l。
执行不同的动作后，根据不同的情况会获得不同的奖励，具体而言，有以下几种情况。
撞到墙壁：-10
走到终点：50
走到陷阱：-30
其余情况：-0.1
我们需要通过修改 robot.py 中的代码，来实现一个 Q Learning 机器人，实现上述的目标。
Section 1 算法理解
1.1
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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