爬行者(Crawler)

使用强化学习训练一个爬行者机器人

功能

强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。在这个小部件中, 我们使用强化学习方法训练一个爬行者机器人

界面

• 点击运行即可开始, 显示爬行者游戏界面

1. 设置爬行者机器人的运行速度
2. 设置折扣系数. 折扣导致回报随着时间的流逝而指数降低.
3. $\varepsilon$ 贪婪（$\varepsilon$-greedy）系数. 给爬行者想要找到更好的爬行方法的“贪婪性”做一个量化：$\varepsilon$。每次行动都有 $\varepsilon$ 的可能性随机行动，而 1-$\varepsilon$ 的可能性遵循现在的策略行动。这个方法就是 $\varepsilon$ 贪婪（$\varepsilon$-greedy）
4. 学习率. 当前学习成果和历史经验的相比有多重要, 学习率越大, 当前学习成果的权重越大.
5. 爬行者机器人的状态显示
   • Step: 计算迭代次数
   • Positon: 当前位置
   • Velocity: 爬行速度
   • 100-step Avg Velocity: 100次迭代计算的平均爬行速度
   • 注: 如果比赛训练成果, 可以比较爬行者第一次到达最右侧时候的 100-step Avg Velocity

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