Python 強化學習庫是一種集成了多種強化學習算法的開源 Python 庫，支持用戶建立、訓練和測試強化學習模型，可以廣泛應用于機器人控制、游戲 AI 等領域。其中，最常用的強化學習算法包括 Q-Learning、 SARSA、Deep Q-Network 等。

import numpy as np
import gym
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 構建一個 DQN 模型
def build_dqn_model(input_shape, output_shape):
model = Sequential()
model.add(Dense(24, input_dim=input_shape, activation="relu"))
model.add(Dense(24, activation="relu"))
model.add(Dense(output_shape, activation="linear"))
model.compile(loss="mse", optimizer="adam")
return model
# 定義訓練函數
def train_dqn(env, model, episodes=1000, batch_size=32, gamma=0.9, epsilon=0.1):
for episode in range(episodes):
state = env.reset()
state = np.reshape(state, [1, env.observation_space.shape[0]])
done = False
while not done:
# 貪心策略選擇行動
if np.random.uniform()<= epsilon:
action = env.action_space.sample()
else:
Q = model.predict(state)
action = np.argmax(Q)
# 執行行動并觀察下一個狀態
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
next_state = np.reshape(next_state, [1, env.observation_space.shape[0]])
# 計算 Q 值并記錄經驗
target = reward + gamma * np.amax(model.predict(next_state))
Q = model.predict(state)
Q[0][action] = target
# 批量訓練網絡
model.fit(state, Q, epochs=1, batch_size=batch_size, verbose=0)
# 更新狀態
state = next_state

實際上，基于 Python 的強化學習庫還有很多，如 OpenAI Gym、Keras-RL 等。這些庫不僅提供了多種強化學習算法的實現，也可以讓研究者們更加方便地構建開源強化學習環境。