一、设计要求
设计需求
本项目旨在开发一个基于 Q-learning 算法的迷宫游戏，并通过 PyQt5 图形用户界面展示训练过程和结果。具体设计需求如下：
- 迷宫环境：
- 创建一个5x5网格的迷宫环境（MazeEnv 类），定义起始点（0,0）和目标点（4,4）。
- 实现环境的状态空间和动作空间，状态空间为网格中的每个位置，动作空间包括上下左右四个方向。
- 提供重置（reset）、执行动作（step）和渲染（render）方法：
- 重置方法将状态重置为起始点。
- 执行动作方法根据动作更新状态，判断是否到达目标点，并返回新的状态、奖励和是否结束标志。
- 渲染方法使用 NumPy 数组显示当前迷宫状态。
2.Q-learning 算法：
- 实现 Q-learning 代理（QLearningAgent 类），用于在迷宫中找到最优路径。
- 定义学习率、折扣因子和探索率，初始化 Q 表。
- 提供选择动作（choose_action）和学习（learn）方法：
- 选择动作方法根据 epsilon-greedy 策略选择动作。
- 学习方法根据 Q-learning 更新规则更新 Q 表。
- 提供训练方法（train），通过多次训练迭代优化策略。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化迷宫 ” 获取，拿来即用。👈👈👈
3.图形用户界面：
- 使用 PyQt5 创建图形用户界面（MazeGUI 类），展示迷宫和代理的动作。
- 设置窗口标题和尺寸，提供绘制迷宫和更新代理位置的方法。
- 定时器用于更新代理位置和重新绘制迷宫。
4.主程序入口：
- 初始化迷宫环境和 Q-learning 代理，并进行训练。
- 启动 PyQt5 应用程序，显示图形界面。
自动找迷宫出口：
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化迷宫 ” 获取，拿来即用。👈👈👈
二、设计思路
代码设计思路分析
该项目的目的是实现一个迷宫游戏，并使用 Q-learning 算法进行训练，通过 PyQt5 提供图形用户界面展示游戏过程。代码主要分为以下几个模块：迷宫环境、Q-learning 算法、图形用户界面和主程序入口。以下是详细的设计思路分析：
1. 迷宫环境模块（MazeEnv 类）
功能描述：定义迷宫环境，包含网格大小、起始点、目标点、状态空间和动作空间。
1.1 初始化环境
class MazeEnv(gym.Env): def __init__(self): super(MazeEnv, self).__init__() self.grid_size = 5 self.observation_space = spaces.Discrete(self.grid_size * self.grid_size) self.action_space = spaces.Discrete(4) # 上下左右 # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)...
- 设置网格大小为5x5。
- 定义状态空间和动作空间。
- 初始化起始点和目标点。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化迷宫 ” 获取，拿来即用。👈👈👈
1.2 重置环境
def reset(self): self.state = self.start return self._get_state()
- 将当前状态重置为起始点。
1.3 执行动作
def step(self, action): x, y = self.state if action == 0: # 上 y = max(y - 1, 0) # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... self.state = (x, y) done = self.state == self.goal reward = 1 if done else -0.1 return self._get_state(), reward, done, {}
- 根据动作更新状态。
- 判断是否达到目标点，返回新状态、奖励、是否结束标志和额外信息。
1.4 获取状态和渲染环境
def _get_state(self): return self.state[0] * self.grid_size + self.state[1] def render(self): grid = np.zeros((self.grid_size, self.grid_size)) x, y = self.state grid[x, y] = 1 print(grid)
将状态转换为离散值。
使用 NumPy 数组显示当前状态。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化迷宫 ” 获取，拿来即用。👈👈👈
2. Q-learning 算法模块（QLearningAgent 类）
功能描述：实现 Q-learning 算法，用于训练代理在迷宫中找到最优路径。
2.1 初始化代理
class QLearningAgent: def __init__(self, env, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9, epsilon=0.1): self.env = env self.q_table = defaultdict(lambda: np.zeros(env.action_space.n)) self.learning_rate = learning_rate self.discount_factor = discount_factor self.epsilon = epsilon
- 初始化学习率、折扣因子、探索率和 Q 表。
2.2 选择动作
def choose_action(self, state): if random.uniform(0, 1) < self.epsilon: return self.env.action_space.sample() else: return np.argmax(self.q_table[state])
- 根据 epsilon-greedy 策略选择动作。
2.3 学习和训练
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化迷宫 ” 获取，拿来即用。👈👈👈
def learn(self, state, action, reward, next_state): predict = self.q_table[state][action] target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state]) self.q_table[state][action] += self.learning_rate * (target - predict) def train(self, episodes=1000): for _ in range(episodes): state = self.env.reset() done = False while not done: action = self.choose_action(state) next_state, reward, done, _ = self.env.step(action) self.learn(state, action, reward, next_state) state = next_state
- 更新 Q 表。
- 通过多次训练迭代优化策略。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化迷宫 ” 获取，拿来即用。👈👈👈
3. 图形用户界面模块（MazeGUI 类）
功能描述：使用 PyQt5 创建图形界面，展示迷宫和代理的动作。
3.1 初始化界面
class MazeGUI(QMainWindow): def __init__(self, env, agent): super().__init__() self.env = env self.agent = agent self.initUI() # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)...
- 初始化界面，设置定时器，调用重置环境方法。
3.2 界面设置和重置环境
def initUI(self): self.setWindowTitle('Maze Game with Q-Learning') # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... self.show() def reset_env(self): self.state = self.env.reset() # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)...
- 设置窗口标题和尺寸，显示窗口。
- 重置环境，开始定时器。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化迷宫 ” 获取，拿来即用。👈👈👈
3.3 更新位置和绘制迷宫
def update_position(self): if not self.done: action = self.agent.choose_action(self.state) # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... else: self.timer.stop() def paintEvent(self, event): qp = QPainter() # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... def drawMaze(self, qp): size = self.env.grid_size cell_size = self.width() // size # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... # Draw agent agent_x, agent_y = self.env.state qp.setBrush(QColor(0, 0, 255)) qp.drawRect(agent_y * cell_size, agent_x * cell_size, cell_size, cell_size)
- 更新代理位置，绘制迷宫和代理。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化迷宫 ” 获取，拿来即用。👈👈👈
4. 主程序入口
功能描述：初始化环境和代理，启动图形界面。
if __name__ == '__main__': env = MazeEnv() agent = QLearningAgent(env) agent.train(episodes=1000) app = QApplication(sys.argv) ex = MazeGUI(env, agent) sys.exit(app.exec_())
- 创建环境和代理，训练代理。
- 启动 PyQt5 应用程序，显示图形界面。
总结
- 迷宫环境模块：定义迷宫环境，包含状态空间和动作空间，提供状态更新和渲染方法。
- Q-learning 算法模块：实现 Q-learning 算法，训练代理在迷宫中找到最优路径。
- 图形用户界面模块：使用 PyQt5 创建图形界面，展示迷宫和代理的动作。
- 主程序入口：初始化环境和代理，启动图形界面。
通过上述设计，该代码实现了一个功能完整的迷宫游戏，能够通过 Q-learning 算法进行训练，并实时展示训练过程和结果。
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化迷宫 ” 获取，拿来即用。👈👈👈
