24 - Design de Aprendizado por Reforço e RAG

import numpy as np
import gym

# Criar o ambiente FrozenLake
env = gym.make("FrozenLake-v0")

# Inicializar a tabela Q
Q = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])

# Definir os parâmetros
learning_rate = 0.8
discount_factor = 0.95
num_episodes = 2000

# Treinar o agente usando Q-learning
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = np.argmax(Q[state, :] + np.random.randn(1, env.action_space.n) * (1. / (episode + 1)))
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        Q[state, action] = Q[state, action] + learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
        state = next_state

print("Treinamento concluído!")
print("Tabela Q:")
print(Q)

# Avaliar o desempenho do agente
successes = 0
for episode in range(100):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = np.argmax(Q[state, :])
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        state = next_state
        if done and reward == 1.0:
            successes += 1

print(f"Taxa de sucesso: {successes}%")

DeprecatedEnv: Environment version v0 for `FrozenLake` is deprecated. Please use `FrozenLake-v1` instead. <traceback object at 0x0000018D53336500>

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