0. 任务描述

使用的任务是一个1维世界，在世界的右边有宝藏，智能体只要得到宝藏尝到了甜头，以后就记住了得到宝藏的方法，这就是智能体用强化学习所学习到的行为。

-o---T		# T is the position of treasure, o is the position of agent

Q - learning 是一种记录行为值（Q value）的方法，每种在一定状态的行为都会有一个值 $Q (s, a)$ ，就是说行为 $a$ 在状态 $s$ 状态的值是 $Q (s, a)$ 。

而在探索宝藏的任务中，状态 $s$ 就是 agent 的位置。而在每一个位置都能做出两个行为 $\text{left/right}$ 。

关于行为选择的判定标准：如果在某个地点 $s_1$ ，智能体在计算了他能有的两个行为 $\text{left/right}$ 后，结果是 $Q(s_1,a_1) > Q(s_1, a_2)$ ，那么智能体就会选择 $a_1 = \text{left}$ 这个行为。

1. 伪代码

先把要实现的伪代码放出来：
在这里插入图片描述

简单翻译过来就是：

首先初始化 $Q (s, a)$ 表
重复
2.1 初始化状态 $s$
2.2 重复
$\quad$ 2.2.1 从 $Q$ 表中根据状态 $s$ 选择行为动作 $a$
$\quad$ 2.2.2 根据行为动作 $a$ ，产生奖励 $r$ 和下一步状态 $s^{'}$
$\quad$ 2.2.3 更新 $Q$ 表 $Q (s, a)$
$\quad$ 2.2.4 更新状态 $s^{'}$
2.3 直到状态 $s$ 达到结束状态

2. Python 代码实现

2.1 初始化一些参数

import numpy as np
import pandas as pd
import time

np.random.seed(2)       # reproducible

N_STATES = 6        # the length of the 1 dimensional world 
ACTIONS = ['left', 'right']     # actions of agent
EPSILON = 0.9       # greedy policy
ALPHA = 0.1         # learning rate
GAMMA = 0.9         # discount factor
MAX_EPISODES = 13   # maximum episodes
FRESH_TIME = 0.3    # fresh time for one move

2.2 新建一个空的 Q 表

def build_q_table(n_states, actions):
    table = pd.DataFrame(
        np.zeros((n_states, len(actions))),     # q_table 
        columns=actions,                        # columns 对应的是行为名称
    )
    return table

上述代码的结果为

# print(build_q_table(N_STATES, ACTIONS))
#    left  right
# 0   0.0    0.0
# 1   0.0    0.0
# 2   0.0    0.0
# 3   0.0    0.0
# 4   0.0    0.0
# 5   0.0    0.0

2.3 行为选择

传入状态， $Q$ 表

def choose_action(state, q_table):
    # This is how to choose an action
    state_actions = q_table.iloc[state, :]
    if (np.random.uniform() > EPSILON) or ((state_actions == 0).all()):  # act non-greedy or state-action have no value
        action_name = np.random.choice(ACTIONS)
    else:   # act greedy
        action_name = state_actions.idxmax()    # replace argmax to idxmax as argmax means a different function in newer version of pandas
    return action_name

2.4 环境反馈

def get_env_feedback(S, A):
    # This is how agent will interact with the environment
    if A == 'right':    # move right
        if S == N_STATES - 2:   # terminate
            S_ = 'terminal'
            R = 1
        else:
            S_ = S + 1
            R = 0
    else:   # move left
        R = 0
        if S == 0:
            S_ = S  # reach the wall
        else:
            S_ = S - 1
    return S_, R

2.5 更新环境

def update_env(S, episode, step_counter):
    # This is how environment be updated
    env_list = ['-']*(N_STATES-1) + ['T']   # '---------T' our environment
    if S == 'terminal':
        interaction = 'Episode %s: total_steps = %s' % (episode+1, step_counter)
        print('\r{}'.format(interaction), end='')
        time.sleep(2)
        print('\r                                ', end='')
    else:
        env_list[S] = 'o'
        interaction = ''.join(env_list)
        print('\r{}'.format(interaction), end='')
        time.sleep(FRESH_TIME)

2.6 主循环

def rl():
    # main part of RL loop
    q_table = build_q_table(N_STATES, ACTIONS)
    for episode in range(MAX_EPISODES):
        step_counter = 0
        S = 0
        is_terminated = False
        update_env(S, episode, step_counter)
        while not is_terminated:

            A = choose_action(S, q_table)
            S_, R = get_env_feedback(S, A)  # take action & get next state and reward
            q_predict = q_table.loc[S, A]
            if S_ != 'terminal':
                q_target = R + GAMMA * q_table.iloc[S_, :].max()   # next state is not terminal
            else:
                q_target = R     # next state is terminal
                is_terminated = True    # terminate this episode

            q_table.loc[S, A] += ALPHA * (q_target - q_predict)  # update
            S = S_  # move to next state

            update_env(S, episode, step_counter+1)
            step_counter += 1
    return q_table

if __name__ == "__main__":
    q_table = rl()
    print('\r\nQ-table:\n')
    print(q_table)