используется в задачах обучения с подкреплением, где агент должен принимать решения, основываясь на опыте взаимодействия со средой.
Случайные блуждания (Методы Монте-Карло)
Методы Монте-Карло (Monte Carlo methods) представляют собой класс алгоритмов, которые используют случайные блуждания для оценки стратегий на основе долгосрочных наград. В отличие от Q-обучения, методы Монте-Карло не требуют знания модели среды. Вместо этого, они основываются на многократных симуляциях взаимодействия агента со средой, в ходе которых вычисляются средние значения наград. Каждая симуляция представляет собой эпизод, включающий последовательность состояний, действий и полученных вознаграждений до достижения конечного состояния. После завершения эпизода метод Монте-Карло обновляет оценки значений состояний или действий, используя накопленные награды. Это позволяет агенту улучшать свою политику, опираясь на накопленный опыт.
Рассмотрим пример использования методов Монте-Карло для обучения агента в задаче "Blackjack" из OpenAI Gym. В этой задаче агент учится играть в блэкджек, используя эпизодическую оценку долгосрочных наград.
Описание задачи и игры "Blackjack"
"Blackjack" (или "21") – это популярная карточная игра, в которой игрок соревнуется против дилера. Цель игры – набрать количество очков, как можно ближе к 21, но не больше этого числа. В OpenAI Gym среда "Blackjack-v1" симулирует эту игру и предоставляет интерфейс для обучения агентов.
Правила игры
1. Карты и их значения:
– Номера карт от 2 до 10 имеют номинальную стоимость.
– Валет, Дама и Король (карты с картинками) имеют стоимость 10 очков.
– Туз может считаться как 1 очко или как 11 очков, в зависимости от того, что лучше для руки.
2. Начало игры:
– И игрок, и дилер получают по две карты.
– Одна из карт дилера открыта, а другая скрыта.
3. Действия игрока:
– Hit: Игрок берет еще одну карту.
– Stand: Игрок прекращает набор карт и передает ход дилеру.
4. Ход дилера:
– Дилер открывает свою скрытую карту.
– Дилер должен продолжать брать карты (hit), пока сумма его очков не станет 17 или больше.
5. Определение победителя:
– Если сумма очков игрока превышает 21, он проигрывает (bust).
– Если игрок и дилер остаются в игре (не превышают 21), выигрывает тот, у кого сумма очков ближе к 21.
– Если у дилера сумма очков превышает 21, дилер проигрывает (bust).
– Если сумма очков у игрока и дилера одинакова, игра заканчивается вничью (push).
Задача агента – научиться принимать оптимальные решения (hit или stand) в различных состояниях игры, чтобы максимизировать свое общее вознаграждение (выигрыши).
Установка необходимых библиотек
Для начала нужно установить OpenAI Gym, если он еще не установлен:
```bash
pip install gym
```
Пример кода
```python
import
