В этой статье блога мы рассмотрим различные методы и примеры кода для разработки интеллектуальных агентов с использованием практического 2 Agent.py в CMPG 313. Интеллектуальные агенты — это программные системы, которые воспринимают окружающую среду и предпринимают действия для достижения конкретных целей. Мы углубимся в несколько подходов к разработке агентов, предоставив примеры кода для иллюстрации каждого метода. Давайте начнем!

1. Случайный агент:
   Случайный агент — это простой подход, при котором агент выбирает действия случайным образом из доступного набора. Это полезно в качестве отправной точки для сравнения с более сложными агентами.

import random
action_space = ['up', 'down', 'left', 'right']
class RandomAgent:
    def __init__(self):
        pass

    def choose_action(self):
        return random.choice(action_space)

2. Агент на основе правил:
   Агент на основе правил принимает решения на основе заранее определенных правил или условий. Каждое правило определяет действие, которое необходимо предпринять в зависимости от текущего состояния среды.

class RuleBasedAgent:
    def __init__(self):
        pass

    def choose_action(self, state):
        if state == 'A':
            return 'up'
        elif state == 'B':
            return 'left'
        elif state == 'C':
            return 'down'
        else:
            return 'right'

3. Агент на основе модели.
   Агент на основе модели поддерживает внутреннюю модель среды и использует ее для принятия решений. Он обновляет модель на основе наблюдений и использует ее для моделирования различных действий и их результатов.

class ModelBasedAgent:
    def __init__(self):
        self.model = {}  # Internal model

    def update_model(self, state, action, next_state, reward):
        # Update the model based on observed state-action-next_state-reward tuples
        if state not in self.model:
            self.model[state] = {}
        if action not in self.model[state]:
            self.model[state][action] = {}
        self.model[state][action][next_state] = reward

    def choose_action(self, state):
        # Simulate different actions and their outcomes using the model
        if state in self.model:
            action = max(self.model[state], key=lambda a: sum(self.model[state][a].values()))
        else:
            action = random.choice(action_space)
        return action

4. Агент Q-Learning:
   Q-обучение — это метод обучения с подкреплением, при котором агент методом проб и ошибок изучает оптимальную функцию «действие-ценность». Он поддерживает Q-таблицу, в которой хранятся ожидаемые вознаграждения для каждой пары состояние-действие.

class QLearningAgent:
    def __init__(self, alpha, gamma):
        self.Q = {}  # Q-table
        self.alpha = alpha  # Learning rate
        self.gamma = gamma  # Discount factor

    def update_q_table(self, state, action, next_state, reward):
        # Update the Q-table based on observed state-action-next_state-reward tuples
        if state not in self.Q:
            self.Q[state] = {}
        if action not in self.Q[state]:
            self.Q[state][action] = 0.0
        max_q_value = max(self.Q[next_state].values()) if next_state in self.Q else 0.0
        self.Q[state][action] += self.alpha * (reward + self.gamma * max_q_value - self.Q[state][action])

    def choose_action(self, state):
        # Select the action with the highest Q-value for the given state
        if state in self.Q:
            action = max(self.Q[state], key=self.Q[state].get)
        else:
            action = random.choice(action_space)
        return action

В этой статье мы рассмотрели несколько методов разработки интеллектуальных агентов на примерах кода. Мы рассмотрели случайного агента, агента, основанного на правилах, агента, основанного на модели, и агента Q-обучения. Каждый метод имеет свои сильные и слабые стороны, а выбор конструкции агента зависит от конкретной задачи и требований. Понимая эти методы, вы сможете создавать интеллектуальных агентов, способных адаптироваться и учиться на основе окружающей среды.

Не забывайте экспериментировать, комбинировать методы и совершенствовать дизайн своего агента, чтобы добиться оптимальной производительности!