Q-learning在OpenAI Gym的FrozenLake环境中的应用

import time
import numpy as np
import gym

env = gym.make("FrozenLake-v1")

# 初始化Q表
qtable = np.zeros((env.observation_space.n, env.action_space.n))

train_mode = True             # 控制是否进行训练

if train_mode:
    start_time = time.time()

    # 参数设定
    total_episodes = 10000        # 训练的总回合数
    learning_rate = 0.1           # 学习率
    gamma = 0.98                  # 折扣因子

    for episode in range(total_episodes):
        state = env.reset()
        done = False

        step = 0

        while not done:
            action = np.argmax(qtable[state, :] + np.random.randn(1, env.action_space.n)*(1./(step+1)))

            # 执行动作并得到反馈
            new_state, reward, done, info = env.step(action)

            # 更新 Q-table 为 Q(s,a)
            qtable[state, action] = qtable[state, action] + learning_rate * (reward + gamma * np.max(qtable[new_state, :]) - qtable[state, action])
            
            state = new_state

            step += 1

    np.save('qtable.npy', qtable)

    print("--- 训练耗时: %s 秒 ---" % (time.time() - start_time))

else:
    qtable = np.load('qtable.npy')


start_time = time.time()

successes = 0

for episode in range(10000):
    state = env.reset()
    done = False
    
    while not done:
        action = np.argmax(qtable[state, :])
        state, reward, done, info = env.step(action)

        # 如果reward为1，代表成功到达目标
        if reward == 1:
            successes += 1

env.close()

print("成功完成目标次数： " + str(successes))

print("--- 测试耗时: %s 秒 ---" % (time.time() - start_time))

这段代码使用Q-Learning的强化学习算法在OpenAI Gym的FrozenLake环境中进行训练和测试。下面详细解释这段代码的每一部分：

首先，我们导入需要的库，包括时间库time，科学计算库numpy，以及gym库。

接着，我们创建一个FrozenLake环境。FrozenLake是一个网格世界，目标是从起点移动到目标点，避免落入洞中。

然后，我们初始化一个Q表。Q表是一个二维数组，大小为state的数量xaction的数量。这个表用于存储每个state-action对应的Q值。

train_mode变量决定我们是否进行训练。

如果train_mode为真，我们将进行训练。我们首先记录训练开始的时间，然后设定一些训练参数，包括训练的总回合数、学习率和折扣因子。

在训练的每一回合中，我们首先重置环境，然后在每一步中，我们选择一个动作，这个动作是当前state对应的Q表中Q值最大的动作，然后加上一个噪声，这个噪声随着时间逐渐减小，这样既保证了一定的探索性，又能让agent随着时间的推移越来越依赖已学习的经验。

在执行这个动作后，我们会获得一个新的状态、奖励、是否结束的标志以及一些其他的信息。然后我们更新Q表。

Q表的更新公式为：

Q(s,a) = Q(s,a) + lr * [R(s,a) + γ * maxQ(s',a') - Q(s,a)]

其中，

• s是当前状态
• a是当前动作
• R(s,a)是执行动作a在状态s后得到的奖励
• s'是新的状态
• a'是在新的状态s'下Q值最大的动作
• γ是折扣因子，决定了未来奖励的影响力
• lr是学习率，决定了我们在更新Q值时，新的信息占据的比例。

如果train_mode为假，我们将加载已经训练好的Q表进行测试。

在测试中，我们将选择Q值最大的动作进行执行，不再加入噪声。测试完成后，我们将统计成功达到目标的次数。

至于代码中的两个time.time()，主要是用于计算训练和测试所花费的时间。

总的来说，这是一个基于Q-Learning的强化学习例子，通过不断的试错和学习，agent能够学会在FrozenLake环境中如何行动以达到目标。