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【python】python基于 Q-learning 算法的迷宫游戏（源码+论文）【独一无二】

news 来源：原创 2024/9/19 0:41:20

一、设计要求

设计需求

本项目旨在开发一个基于 Q-learning 算法的迷宫游戏，并通过 PyQt5 图形用户界面展示训练过程和结果。具体设计需求如下：

迷宫环境：
- 创建一个5x5网格的迷宫环境（MazeEnv 类），定义起始点（0,0）和目标点（4,4）。
- 实现环境的状态空间和动作空间，状态空间为网格中的每个位置，动作空间包括上下左右四个方向。
- 提供重置（reset）、执行动作（step）和渲染（render）方法：
  - 重置方法将状态重置为起始点。
  - 执行动作方法根据动作更新状态，判断是否到达目标点，并返回新的状态、奖励和是否结束标志。
  - 渲染方法使用 NumPy 数组显示当前迷宫状态。
Q-learning 算法：
- 实现 Q-learning 代理（QLearningAgent 类），用于在迷宫中找到最优路径。
- 定义学习率、折扣因子和探索率，初始化 Q 表。
- 提供选择动作（choose_action）和学习（learn）方法：
  - 选择动作方法根据 epsilon-greedy 策略选择动作。
  - 学习方法根据 Q-learning 更新规则更新 Q 表。
- 提供训练方法（train），通过多次训练迭代优化策略。

图形用户界面：
- 使用 PyQt5 创建图形用户界面（MazeGUI 类），展示迷宫和代理的动作。
- 设置窗口标题和尺寸，提供绘制迷宫和更新代理位置的方法。
- 定时器用于更新代理位置和重新绘制迷宫。
主程序入口：
- 初始化迷宫环境和 Q-learning 代理，并进行训练。
- 启动 PyQt5 应用程序，显示图形界面。

自动找迷宫出口：
在这里插入图片描述

二、设计思路

代码设计思路分析

该项目的目的是实现一个迷宫游戏，并使用 Q-learning 算法进行训练，通过 PyQt5 提供图形用户界面展示游戏过程。代码主要分为以下几个模块：迷宫环境、Q-learning 算法、图形用户界面和主程序入口。以下是详细的设计思路分析：

1. 迷宫环境模块（MazeEnv 类）

功能描述：定义迷宫环境，包含网格大小、起始点、目标点、状态空间和动作空间。

1.1 初始化环境

class MazeEnv(gym.Env):def __init__(self):super(MazeEnv, self).__init__()self.grid_size = 5self.observation_space = spaces.Discrete(self.grid_size * self.grid_size)self.action_space = spaces.Discrete(4)  # 上下左右# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)...

设置网格大小为5x5。
定义状态空间和动作空间。
初始化起始点和目标点。

1.2 重置环境

def reset(self):self.state = self.startreturn self._get_state()

将当前状态重置为起始点。

1.3 执行动作

def step(self, action):x, y = self.stateif action == 0:  # 上y = max(y - 1, 0)# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... self.state = (x, y)done = self.state == self.goalreward = 1 if done else -0.1return self._get_state(), reward, done, {}

根据动作更新状态。
判断是否达到目标点，返回新状态、奖励、是否结束标志和额外信息。

1.4 获取状态和渲染环境

def _get_state(self):return self.state[0] * self.grid_size + self.state[1]def render(self):grid = np.zeros((self.grid_size, self.grid_size))x, y = self.stategrid[x, y] = 1print(grid)

将状态转换为离散值。
使用 NumPy 数组显示当前状态。

2. Q-learning 算法模块（QLearningAgent 类）

功能描述：实现 Q-learning 算法，用于训练代理在迷宫中找到最优路径。

2.1 初始化代理

class QLearningAgent:def __init__(self, env, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9, epsilon=0.1):self.env = envself.q_table = defaultdict(lambda: np.zeros(env.action_space.n))self.learning_rate = learning_rateself.discount_factor = discount_factorself.epsilon = epsilon

初始化学习率、折扣因子、探索率和 Q 表。

2.2 选择动作

def choose_action(self, state):if random.uniform(0, 1) < self.epsilon:return self.env.action_space.sample()else:return np.argmax(self.q_table[state])

根据 epsilon-greedy 策略选择动作。

2.3 学习和训练

def learn(self, state, action, reward, next_state):predict = self.q_table[state][action]target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state])self.q_table[state][action] += self.learning_rate * (target - predict)def train(self, episodes=1000):for _ in range(episodes):state = self.env.reset()done = Falsewhile not done:action = self.choose_action(state)next_state, reward, done, _ = self.env.step(action)self.learn(state, action, reward, next_state)state = next_state

更新 Q 表。
通过多次训练迭代优化策略。

3. 图形用户界面模块（MazeGUI 类）

功能描述：使用 PyQt5 创建图形界面，展示迷宫和代理的动作。

3.1 初始化界面

class MazeGUI(QMainWindow):def __init__(self, env, agent):super().__init__()self.env = envself.agent = agentself.initUI()# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)...

初始化界面，设置定时器，调用重置环境方法。

3.2 界面设置和重置环境

def initUI(self):self.setWindowTitle('Maze Game with Q-Learning')# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... self.show()def reset_env(self):self.state = self.env.reset()# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)...

设置窗口标题和尺寸，显示窗口。
重置环境，开始定时器。

3.3 更新位置和绘制迷宫

def update_position(self):if not self.done:action = self.agent.choose_action(self.state)# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... else:self.timer.stop()def paintEvent(self, event):qp = QPainter()# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... 
def drawMaze(self, qp):size = self.env.grid_sizecell_size = self.width() // size# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... # Draw agentagent_x, agent_y = self.env.stateqp.setBrush(QColor(0, 0, 255))qp.drawRect(agent_y * cell_size, agent_x * cell_size, cell_size, cell_size)

更新代理位置，绘制迷宫和代理。

4. 主程序入口

功能描述：初始化环境和代理，启动图形界面。

if __name__ == '__main__':env = MazeEnv()agent = QLearningAgent(env)agent.train(episodes=1000)app = QApplication(sys.argv)ex = MazeGUI(env, agent)sys.exit(app.exec_())