第11课强化学习实战——咖哥的冰湖挑战｜4.11.4 用Q-Learning算法来解决冰湖挑战问题｜code_8.py

零基础学机器学习 2021-12-24 12:10:17

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Q-learning是一种无模型的、离策略的强化学习算法，它的核心思想是通过构建Q表来学习一个智能体在给定状态下的最优行动。Q表记录了在每种状态下执行每种动作所能获得的期望奖励。随着时间的推移，通过不断更新Q表，...

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Q-Learning算法已在游戏《冰湖》中进行测试。技术该项目是通过使用nodejs和electronic的javascript实现的。这个怎么运作该游戏与gym.openai 相同在这个游戏中，特工必须经过抽签才能达到目标“ G”并获得1分的...

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3. 冰湖水位和体积：定期测量的冰湖水位和体积数据可以反映冰川融化速率和冰湖灾害风险，如冰湖溃决洪水。 4. 冰湖危险等级评估：基于冰湖的物理特性（如湖深、湖岸稳定性等）和周边环境，可能会进行冰湖危险性评估...

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