【Python】 基于Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏(源码+论文)【独一无二】
👉博__主👈:米码收割机
👉技__能👈:C++/Python语言
👉公众号👈:测试开发自动化【获取源码+商业合作】
👉荣__誉👈:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主
👉专__注👈:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。
【Python】 Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏(源码)【独一无二】
目录
- 【Python】 Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏(源码)【独一无二】
- 一、设计要求
- 二、效果展示
- 三、设计思路
- 1. 贪吃蛇环境模块(SnakeEnv 类)
- 2. Q-learning 算法代理模块(QLearningAgent 类)
- 3. 游戏窗口模块(SnakeGame 类)
- 程序启动
- 总结
一、设计要求
该项目的设计要求是开发一个基于 Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏系统,包括环境搭建、算法实现和图形界面展示。首先,需要创建一个贪吃蛇游戏环境(SnakeEnv 类),定义游戏规则、状态空间和动作空间,并实现重置和执行动作的逻辑,确保游戏的基本运行。其次,使用 Q-learning 算法(QLearningAgent 类)来训练代理,代理需要能够根据环境状态选择合适的动作,并通过学习优化其策略。具体要求包括初始化 Q-learning 参数、状态键转换、动作选择策略和 Q 表更新。再者,利用 Tkinter 创建图形界面(SnakeGame 类),用于实时展示游戏过程,包含游戏初始化、状态更新和画布绘制等功能。图形界面需要直观展示蛇和食物的位置,用户可以通过界面观察强化学习的训练过程和效果。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 强化贪吃蛇 ” 获取,拿来即用。👈👈👈
二、效果展示
自动寻找食物,可以自动躲避撞墙。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 强化贪吃蛇 ” 获取,拿来即用。👈👈👈
三、设计思路
代码实现了一个使用强化学习(Q-learning)算法来玩贪吃蛇游戏的环境,并使用 Tkinter 创建一个图形界面来展示游戏过程。代码主要分为三个模块:贪吃蛇环境、Q-learning 算法代理和游戏窗口。
1. 贪吃蛇环境模块(SnakeEnv 类)
功能:创建一个贪吃蛇游戏环境,定义游戏的规则、状态空间、动作空间,以及重置和执行动作的方法。
主要方法:
__init__
:初始化环境,包括网格大小、动作空间和状态空间。reset
:重置环境,初始化蛇的位置、方向、食物位置等,返回初始观察值。step
:执行一个动作,更新蛇的位置和状态,计算奖励,判断游戏是否结束,返回新的观察值、奖励、游戏是否结束的标志和额外信息。_get_obs
:生成当前环境的观察值,包括蛇和食物的位置。_place_food
:在随机位置生成食物,确保食物不会出现在蛇的位置上。_get_safe_direction
:在撞墙的情况下,选择一个安全的方向来移动蛇。
代码示例:
class SnakeEnv(gym.Env):def __init__(self, grid_size=10):super(SnakeEnv, self).__init__()self.grid_size = grid_sizeself.action_space = spaces.Discrete(4) # 上、下、左、右self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(grid_size, grid_size, 3), dtype=np.float32)self.reset()# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)...
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 强化贪吃蛇 ” 获取,拿来即用。👈👈👈
2. Q-learning 算法代理模块(QLearningAgent 类)
功能:实现 Q-learning 算法,用于学习和决策贪吃蛇的动作选择。
主要方法:
__init__
:初始化 Q-learning 参数,包括学习率、折扣因子、探索率和 Q 表。get_state_key
:将环境的观察值转换为一个状态键,用于在 Q 表中存储和查找。choose_action
:根据 epsilon-greedy 策略选择一个动作。learn
:根据 Q-learning 更新规则,更新 Q 表中的值。
代码示例:
class QLearningAgent:def __init__(self, state_space, action_space, lr=0.1, gamma=0.99, epsilon=0.1):self.state_space = state_spaceself.action_space = action_spaceself.lr = lrself.gamma = gammaself.epsilon = epsilonself.q_table = {}def get_state_key(self, state):return tuple(map(int, state.flatten()))# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)...
3. 游戏窗口模块(SnakeGame 类)
功能:使用 Tkinter 创建一个图形界面来展示贪吃蛇游戏的过程,并与环境和 Q-learning 代理进行交互。
主要方法:
__init__
:初始化 Tkinter 窗口和画布,设置游戏的初始状态。reset
:重置游戏状态,开始新的游戏循环。step
:执行一个游戏步骤,包括选择动作、更新状态和学习。update_canvas
:更新 Tkinter 画布,显示当前的游戏状态。
代码示例:
class SnakeGame:def __init__(self, root, env, agent):self.root = rootself.env = envself.agent = agentself.canvas = tk.Canvas(root, width=400, height=400, bg='black')self.canvas.pack()self.reset()def reset(self):self.state = self.env.reset()self.update_canvas()self.done = Falseself.root.after(100, self.step)# 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)...
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 强化贪吃蛇 ” 获取,拿来即用。👈👈👈
程序启动
创建环境和代理,初始化 Tkinter 窗口并启动游戏。
if __name__ == "__main__":env = SnakeEnv(grid_size=10)agent = QLearningAgent(state_space=env.observation_space, action_space=env.action_space)root = tk.Tk()game = SnakeGame(root, env, agent)root.mainloop()
总结
- 贪吃蛇环境模块:定义了游戏规则、状态空间、动作空间,并实现了环境的重置和步进逻辑。
- Q-learning 算法代理模块:实现了 Q-learning 算法,用于学习和决策游戏中的动作选择。
- 游戏窗口模块:使用 Tkinter 创建图形界面展示游戏过程,并与环境和 Q-learning 代理进行交互。
该设计使得贪吃蛇游戏能够通过强化学习算法进行自动训练,并通过图形界面展示训练过程。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 强化贪吃蛇 ” 获取,拿来即用。👈👈👈
相关文章:

【Python】 基于Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏(源码+论文)【独一无二】
👉博__主👈:米码收割机 👉技__能👈:C/Python语言 👉公众号👈:测试开发自动化【获取源码商业合作】 👉荣__誉👈:阿里云博客专家博主、5…...

谷粒商城实战笔记-44-前端基础-Vue-整合ElementUI快速开发/设置模板代码
文章目录 一,安装导入ElementUI1,安装 element-ui2,导入 element-ui 二,ElementUI 实战1,将 App.vue 改为 element-ui 中的后台布局2,开发导航栏2.1 开发MyTable组件2.2 注册路由2.3 改造App.vue2.4 新增左…...
Android adb shell ps进程查找以及kill
Android adb shell ps进程查找以及kill 列出当前Android手机上运行的所有进程信息如PID等: adb shell ps 但是这样会列出一大堆进程信息,不便于定向查阅,可以使用关键词查找: adb shell "ps | grep 关键词" 关键词查…...

[OJ]水位线问题,1.采用回溯法(深度优先遍历求解)2.采用广度优先遍历求解
1.深度优先遍历 使用回溯法,深度优先遍历利用栈先进后出的特点,在加水控制水量失败时, 回到最近一次可对水进行加水与否的位置1.对于给定水量k,是否在[l,r]之间, 是:是否加水(加水y,用掉x,是否在[l,r]之间)(不加水y,用掉x,是否在[l,r]之间)先尝试加水,如…...

《华为数据之道》读书笔记六---面向自助消费的数据服务建设
七、从结果管理到过程管理, 从能“看”到能“管” 1、数据赋能业务运营 数字化运营旨在利用数字化技术获取、管理和分析数据,从而为企业的战略决策与业务运营提供可量化的、科学的支撑。 数字化运营归根结底是运营,旨在推动运营效率与能力的…...

go语言day18 reflect反射
Golang-100-Days/Day16-20(Go语言基础进阶)/day19_Go语言反射.md at master rubyhan1314/Golang-100-Days (github.com) 7-19 接口:底层实现_哔哩哔哩_bilibili 一、interface接口 接口类型内部存储了一对pair(value,Type) type interface { type *Type // 类型信…...
理解 Objective-C 中 `+load` 方法的执行顺序
理解 Objective-C 中 load 方法的执行顺序 在 Objective-C 中,load 方法是在类或分类被加载到内存时调用的。它在程序启动过程中非常早的阶段执行,用于在类或分类被加载时进行一些初始化工作。理解 load 方法的执行顺序对于编写可靠的 Objective-C 代码…...

C++:类和对象2
1.类的默认成员函数 默认成员函数就是用户没有显示实现编译器会自动生成的成员函数称为默认成员函数。一个类,我们在不写的情况下编译器会默认生成6个默认成员函数,分别是构造函数,析构函数,拷贝构造函数,拷贝赋值运算…...

Docker安装kkFileView实现在线文件预览
kkFileView为文件文档在线预览解决方案,该项目使用流行的spring boot搭建,易上手和部署,基本支持主流办公文档的在线预览,如doc,docx,xls,xlsx,ppt,pptx,pdf,txt,zip,rar,图片,视频,音频等等 官方文档地址:https://kkview.cn/zh-cn/docs/production.html 一、拉取镜像 do…...

ElasticSearch(四)— 数据检索与查询
一、基本查询语法 所有的 REST 搜索请求使用_search 接口,既可以是 GET 请求,也可以是 POST请求,也可以通过在搜索 URL 中指定索引来限制范围。 _search 接口有两种请求方法,一种是基于 URI 的请求方式,另一种是基于…...
Pytest之parametrize()实现数据驱动
一、Pytest之parametrize()实现数据驱动 方法: pytest.mark-parametrize(argsname,args_value) args_name:参数名称,用于将参数值传递给函数 args value:参数值:(列表和字典列表,元组和字典元组),有n个值那么用例执行n次 第一种用法…...
关于鸿蒙系统前景
鸿蒙系统的前景看起来非常乐观。 鸿蒙系统以其全新的分布式架构和快速运行速度,展现了其独特的优势。它没有历史包袱,可以轻量前进,这一点在开发适配上具有明显优势。此外,鸿蒙系统的最大优势在于其“万物互联”的…...

针对datax-web 中Swagger UI接口未授权访问
application.yml 添加以下配置 实现访问doc.html 以及/v2/api-docs 接口时需要进行简单的校验 swagger:basic:enable: trueusername: adminpassword: 12345 配置重启后再进行相关访问则需要输入用户名和密码...
生成式AI如何帮助小型企业高效运营?
即使只有几家或几十家店的小规模生意,也可以利用AI技术来提升效率。不管企业组织规模如何,未来可能会有新的工作流程需要适应。就像计算机编程一样,我们需要将业务逻辑拆解成多个可管理的小任务,并设计它们之间的协同关系。这样&a…...

2024最新网络安全自学路线,内容涵盖3-5年技能提升
01 什么是网络安全 网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。 无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域,都有攻与防两面…...
Postman API测试数据生成秘籍:技巧与实践
Postman API测试数据生成秘籍:技巧与实践 在API测试过程中,生成合适的测试数据是确保测试覆盖率和准确性的关键步骤。Postman作为流行的API开发和测试工具,提供了多种方法来生成和管理测试数据。本文将深入探讨Postman中API测试数据生成的技…...

【接口自动化_07课_Pytest+Excel+Allure完整框架集成_下】
目标:优化框架场景 1. 生成对应的接口关联【重点】 2. 优化URL基础路径封装【理解】 3. 利用PySQL操作数据库应用【理解】--- 怎么用python连接数据库、mysql 4. 通过数据库进行数据库断言【重点】 5. 通过数据库进行关联操作【重点】 一、接口关联:…...

Java开发之反射与动态代理
#来自ゾフィー(佐菲) 1 反射(Reflect) 运行期间,获取类的信息,进行一些操作。 运行时构造类的对象。运行时获取类的成员变量和方法。运行时调用对象的方法(属性)。 2 Class 类 Cla…...

实习日志1之大模型相关知识概览
一、RAB 1、介绍(提供检索和生成) RAG,全称为Retrieval-Augmented Generation,中文可以翻译为"检索增强生成",也有人说是召回增强生成。这是一种结合了检索和生成两种机器学习方法的新型框架,主…...
华为嵌入式面试题及参考答案(持续更新)
目录 详细讲TCP/IP协议的层数 材料硬度由什么决定? SD3.0接口电压标准 晶振市场失效率 RS232-C的硬件接口组成 详细讲眼图的功能 局域网传输介质有哪几类? 详细讲OSI模型 NMOS与PMOS的区别 I2C和SPI的区别 Static在C语言中的用法 堆栈和队列的区别 数组的时间复…...

网络编程(Modbus进阶)
思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...

idea大量爆红问题解决
问题描述 在学习和工作中,idea是程序员不可缺少的一个工具,但是突然在有些时候就会出现大量爆红的问题,发现无法跳转,无论是关机重启或者是替换root都无法解决 就是如上所展示的问题,但是程序依然可以启动。 问题解决…...
DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理
哈喽,大家好,我是左手python! Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库,用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...

以下是对华为 HarmonyOS NETX 5属性动画(ArkTS)文档的结构化整理,通过层级标题、表格和代码块提升可读性:
一、属性动画概述NETX 作用:实现组件通用属性的渐变过渡效果,提升用户体验。支持属性:width、height、backgroundColor、opacity、scale、rotate、translate等。注意事项: 布局类属性(如宽高)变化时&#…...

Vue3 + Element Plus + TypeScript中el-transfer穿梭框组件使用详解及示例
使用详解 Element Plus 的 el-transfer 组件是一个强大的穿梭框组件,常用于在两个集合之间进行数据转移,如权限分配、数据选择等场景。下面我将详细介绍其用法并提供一个完整示例。 核心特性与用法 基本属性 v-model:绑定右侧列表的值&…...

UDP(Echoserver)
网络命令 Ping 命令 检测网络是否连通 使用方法: ping -c 次数 网址ping -c 3 www.baidu.comnetstat 命令 netstat 是一个用来查看网络状态的重要工具. 语法:netstat [选项] 功能:查看网络状态 常用选项: n 拒绝显示别名&#…...

高等数学(下)题型笔记(八)空间解析几何与向量代数
目录 0 前言 1 向量的点乘 1.1 基本公式 1.2 例题 2 向量的叉乘 2.1 基础知识 2.2 例题 3 空间平面方程 3.1 基础知识 3.2 例题 4 空间直线方程 4.1 基础知识 4.2 例题 5 旋转曲面及其方程 5.1 基础知识 5.2 例题 6 空间曲面的法线与切平面 6.1 基础知识 6.2…...

C++ 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)
给定半径r,求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子: 输入:r 5 输出:78.53982 解释:由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982,因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...
Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理
引言 Bitmap(位图)是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P(1920x1080)的图片以ARGB_8888格式加载时,内存占用高达8MB(192010804字节)。据统计,超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...