强化学习代码实战-02马尔科夫决策（蒙特卡洛方法）

import numpy as np
import random

#状态转移概率矩阵
#很显然,状态4(第5行)就是重点了,要进入状态4,只能从状态2,3进入(状态2,3对于完成此项任务价值很大)
P = np.array([
    [0.5, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.5, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.5],
    [0.0, 0.1, 0.2, 0.2, 0.5],
    [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
])

#反馈矩阵，-100的位置是不可能走到的。奖励
R = np.array([
    [-1.0, 0.0, -100.0, -100.0, -100.0],
    [-1.0, -100.0, -2.0, -100.0, -100.0],
    [-100.0, -100.0, -100.0, -2.0, 0.0],
    [-100.0, 1.0, 1.0, 1.0, 10.0],
    [-100.0, -100.0, -100.0, -100.0, -100.0],
])
P, R

# 生成一个chain(采样生成样本)
def get_chain(max_lens):
    states = []
    rewards = []
    
    # 随机选取一个状态作为起点（非4）
    s = random.choice(range(4))
    states.append(s)
    
    for _ in range(max_lens):
        # 依据P的概率分布，找到下一个状态
        s_next = np.random.choice(np.arange(5), p=P[s])
        # 得到对应的奖励
        r = R[s, s_next]
        # 更新状态，继续循环
        s = s_next
        states.append(s)
        rewards.append(r)
        
        if s==4:
            break
    return states, rewards

# 生成N个链
def get_chains(N, max_lens):
    states, rewards = [], []
    for _ in range(N):
        s, r = get_chain(max_lens)
        states.append(s)
        rewards.append(r)
    return states, rewards

# 给定一条链，计算回报
def get_values(rewards):
    V = 0
    for i, r in enumerate(rewards):
        # 折扣回报，随着步数衰减，权重越来越低
        V += 0.9**i*r
    return V

# 蒙特卡洛方法评估每个状态的价值
def get_values_by_monte_carlo(states, rewards):
    # 记录5个不同开头的价值
    values = [[] for i in range(5)]
    for s, r in zip(states, rewards):
        # 计算不同开头的价值
        values[s[0]].append(get_values(r))
    # 每个开头的平均价值即时该状态的价值评估
    return [np.mean(e) for e in values]

get_values_by_monte_carlo(*get_chains(1000, 20))
"""
[-2.26601097881321,
 -1.5128666270632725,
 2.094763097612923,
 6.982357335671139,
 nan]
"""

计算出状态2,3对于完成目标意义重大