Q-learning 入门：以 Frozen Lake 游戏环境为例

编者按：近年来，强化学习在游戏和机器人控制等领域取得了较大的进步。如何设计一种强化学习算法，使机器人或 Agent 能够在复杂环境中学习最优策略（Optimal Policy ）并作出最优的决策，这成为一个重要课题。

我们今天为大家带来的这篇文章，作者指出可以通过设计并训练 Q-learning 算法来解决强化学习中的决策问题。

作者首先以 Frozen Lake 游戏为例导入问题。然后详细介绍 Q-learning 的设计思路，包括构建 Q-table、定义 value 更新公式、设置 reward 机制、添加 epsilon-greedy 探索策略等方法。最后作者通过代码示例详细展示了如何从零开始实现 Q-learning 算法，并取得不错的实验效果。

本文内容详实，示例代码易于理解，对于读者学习和应用强化学习算法具有一定的参考价值。

作者 | Maxime Labonne

编译 | 岳扬