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easy-rl/codes/Q-learning
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CliffWalking-v0环境简介

悬崖寻路问题CliffWalking是指在一个4 x 12的网格中智能体以网格的左下角位置为起点以网格的下角位置为终点目标是移动智能体到达终点位置智能体每次可以在上、下、左、右这4个方向中移动一步每移动一步会得到-1单位的奖励。

如图红色部分表示悬崖数字代表智能体能够观测到的位置信息即observation总共会有0-47等48个不同的值智能体再移动中会有以下限制

  • 智能体不能移出网格,如果智能体想执行某个动作移出网格,那么这一步智能体不会移动,但是这个操作依然会得到-1单位的奖励

  • 如果智能体“掉入悬崖” ,会立即回到起点位置,并得到-100单位的奖励

  • 当智能体移动到终点时,该回合结束,该回合总奖励为各步奖励之和

实际的仿真界面如下:

由于从起点到终点最少需要13步每步得到-1的reward因此最佳训练算法下每个episode下reward总和应该为-13。

使用

train:

python main.py 

eval:

python main.py --train 0 

tensorboard

tensorboard --logdir logs