本文共总结三个方法：1， 迷宫不带环（循环法）2，迷宫不带环（递归法）3，迷宫带环（递归法） 一，迷宫不带环（循环法）的基本思路： 通过栈来保存路径，首先将初始位置入栈，后用取出栈顶元素的方式，得到初始位置， 然后进入while循环，循环内有4种情况，找到出口，向四个方向走动，走错了，找 &nb
转载
2024-09-26 14:21:24
94阅读
在本博文中，我们将深入探讨如何利用Python解决强化学习迷宫问题。这一问题通常涉及到环境设计、智能体的训练和策略的优化。接下来，我们将从环境准备开始，逐步引导你进行完整的实现步骤以及相关的配置和实战应用解析。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境已经安装了必要的依赖。以下是需要安装的主要库：
```bash
pip install numpy gym matplotlib
```
一、缘起在之前的c印记系列当中有有一个迷宫小游戏，算是一个关于数组应用的例子。 其中有通过接收按键（人工操作）的方式来走出迷宫，也有使用递归算法或非递归算法的方式来实现自动（AI操作）走出迷宫。后来我对近两三年比较火的人工智能，机器学习，深度学习之类的比较感兴趣了。于是乎，我找了很多书籍或网上的文章来看。但基本上都是两个类别的，其中一类就是一上来就是甩出一堆让人看得眼花缭乱的数学公式，工作好几年了
简答理解为，数字1代表通路，数字0代表障碍物。 1.怎样创建迷宫地图的信息创建一个结构体，内放二维数组来保存迷宫地图的坐标/建立一个地图
typedef int DataType;
//迷宫
typedef struct Map
{
DataType map[ROW][COL];
}Map;2.怎样探路创建一个结构体，用来保存地图中的位置（x,y）坐标，从入口开始，分别上下左
文章目录前言一、回溯法二、算法应用——迷宫问题1.问题描述2.解题思路三、Java代码实现 前言本文介绍一种经典算法——回溯法，可作为迷宫问题的一种解法。一、回溯法回溯是一种算法思想，用递归实现，类似于枚举的搜索尝试过程。主要思想在于搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现不满足求解条件时，则立刻回溯返回，尝试别的解决方案。可作为一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现
迷宫寻宝（一） 1000 ms | 内存限制：65535 KB 4
一个叫ACM的寻宝者找到了一个藏宝图，它根据藏宝图找到了一个迷宫，这是一个很特别的迷宫，迷宫里有N个编过号的门（N<=5)，它们分别被编号为A,B,C,D,E.为了找到宝藏，ACM必须打开门，但是，开门之前必须在迷宫里找到这个打开这个门所需的所
强化学习是一门神奇的学科。DeepMind团队先后在Atari，围棋，以至于最新的AlphaStar在魔兽争霸游戏中，利用强化学习技术，屡次打败世界顶尖玩家，证明了我们栏目的主题：Reinfoecement Learning具有无限的可能。几个小例子我先用一段认知科学著名的实验：巴普洛夫的狗 来开头著名的心理学家巴甫洛夫用狗做了这样一个实验：每次给狗送食物以前打开红灯、响起铃声。这样经过一段时间以
转载
2024-04-25 13:06:50
70阅读
一、问题介绍 有一个迷宫地图，有一些可达的位置，也有一些不可达的位置（障碍、墙壁、边界）。从一个位置到下一个位置只能通过向上（或者向右、或者向下、或者向左）走一步来实现，从起点出发，如何找到一条到达终点的通路。本文将用两种不同的解决思路，四种具体实现来求解迷宫问题。 用二维矩阵来模拟迷宫地图，1代表该位置不可达，0代表该位置可达。每走过一个位置就将地图的对应位置标记，以免重复。找到通路后打印每
转载
2024-04-14 08:40:20
143阅读
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
4111阅读
点赞
1评论
在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
Drones Chasing Drones: Reinforcement Learning and Deep Search Area ProposalAbstract:1.Introduction2. Proposed Framework(提出的结构框架)2.1使用强化学习方法2.1.1监督学习的运用(如何训练强化学习)2.1.2强化学习2.2深度学习目标检测和跟踪2.3无人机控制（深度学习目标检
目录一、迷宫问题的三种求解方法递归求解回溯求解队列求解二、华为迷宫问题一、迷宫问题的三种求解方法在迷宫问题中，给定入口和出口，要求找到路径。本文将讨论三种求解方法，递归求解、回溯求解和队列求解。在介绍具体算法之前，先考虑将迷宫数字化。这里将迷宫用一个二维的list存储（即list嵌套在list里），将不可到达的位置用1表示，可到达的位置用0表示，并将已经到过的位置用2表示。 递归求解 递
转载
2024-09-29 06:29:46
85阅读
Q-Learning走迷宫上文中我们了解了Q-Learning算法的思想，基于这种思想我们可以实现很多有趣的
原创
2023-02-17 09:17:51
970阅读
点赞
Sarsa和Q-Learning的一个实例研究
原创
2022-08-23 14:25:22
259阅读
强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
872阅读
强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
355阅读
强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
624阅读
深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
转载
2022-07-29 09:09:25
1448阅读
目录简介离线学习在线学习在线学习算法的分类在线学习算法的优化对比总结参考文献 简介机器学习领域中，可将机器学习算法分为在线学习和离线学习。需要根据数据选择不同的线性可分和线性不可分的核函数。离线学习离线学习也通常称为批学习，是指对独立数据进行训练，将训练所得的模型用于预测任务中。将全部数据放入模型中进行计算，一旦出现需要变更的部分，只能通过再训练(retraining)的方式，这将花费更长的时间
目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
原创
2024-02-22 11:43:04
254阅读
