强化学习项目实践：从理论到实战的价值迭代与Q-学习实现

内容概要：本文档详细介绍了一个强化学习项目的各个任务。通过实践马尔可夫决策过程(MDP)，学生将实现并应用价值迭代算法、策略迭代算法、Q-学习及其变体——近似Q-学习，最后运用这些算法改善了《吃豆人》游戏AI的表现。文档提供了详细的步骤指导、代码实现技巧和自动化测试工具。每个任务都有特定的目标和评分标准，旨在全面理解和掌握强化学习的基础概念和技术。 适合人群：面向学习者、初学者、研究人员等，特别是那些希望通过实践加深对强化学习的理解，并希望通过具体案例巩固理论知识的人群。 使用场景及目标：①了解强化学习的基础理论及其实现；②熟悉马尔可夫决策过程的概念和应用场景；③掌握价值迭代、Q-学习及近似Q-学习的具体实现方法和流程；④能够在Gridworld、Crawler和《吃豆人》等环境中有效实施所学知识。 其他说明：文档不仅涵盖了技术细节，还包括了详细的命令行说明、调试技巧以及常见问题解答，确保学习者能够顺利进行实践。此外，文档中提供的自动评分系统有助于自我测试和反馈，提升学习效率。