用DQN来走迷宫

这是用DQN来走迷宫的一个代码，可以看出DQN的完整用法。

“““
Reinforcement learning maze example.
Red rectangle:          explorer.
Black rectangles:       hells       [reward = -1].
Yellow bin circle:      paradise    [reward = +1].
All other states:       ground      [reward = 0].
This script is the environment part of this example.
The RL is in RL_brain.py.
View more on my tutorial page: https://morvanzhou.github.io/tutorials/
“““
import numpy as np
import time
import sys
if sys.version_info.major == 2:
    import Tkinter as tk
else:
    import tkinter as tk

UNIT = 40   # pixels
MAZE_H = 4  # grid height
MAZE_W = 4  # grid width


class Maze（tk.Tk object）:
    def __init__（self）:
        super（Maze self）.__init__（）
        self.action_space = [‘u‘ ‘d‘ ‘l‘ ‘r‘]
        self.n_actions = len（self.action_space）
 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2019-01-10 20:07  __pycache__\
     文件        3292  2019-01-10 20:07  __pycache__\maze_env.cpython-36.pyc
     文件        5017  2019-01-10 20:07  __pycache__\RL_brain.cpython-36.pyc
     目录           0  2019-01-11 08:13  logs\
     文件       71826  2019-01-11 08:13  logs\events.out.tfevents.1547165588.LAPTOP-N3IBU884
     文件        4284  2019-01-10 16:46  maze_env.py
     文件        7807  2019-01-11 08:41  RL_brain.py
     文件        1393  2019-01-10 17:17  run_this.py