Читать книгу Нейросети. Основы онлайн

– Одна из карт дилера открыта, а другая скрыта.

3. Действия игрока:

– Hit: Игрок берет еще одну карту.

– Stand: Игрок прекращает набор карт и передает ход дилеру.

4. Ход дилера:

– Дилер открывает свою скрытую карту.

– Дилер должен продолжать брать карты (hit), пока сумма его очков не станет 17 или больше.

5. Определение победителя:

– Если сумма очков игрока превышает 21, он проигрывает (bust).

– Если игрок и дилер остаются в игре (не превышают 21), выигрывает тот, у кого сумма очков ближе к 21.

– Если у дилера сумма очков превышает 21, дилер проигрывает (bust).

– Если сумма очков у игрока и дилера одинакова, игра заканчивается вничью (push).

Задача агента – научиться принимать оптимальные решения (hit или stand) в различных состояниях игры, чтобы максимизировать свое общее вознаграждение (выигрыши).

Установка необходимых библиотек

Для начала нужно установить OpenAI Gym, если он еще не установлен:

```bash

pip install gym

```

Пример кода

```python

import numpy as np

import gym

from collections import defaultdict

# Создаем окружение "Blackjack-v1"

env = gym.make('Blackjack-v1')

# Параметры Монте-Карло

num_episodes = 500000

gamma = 1.0 # Коэффициент дисконтирования

# Функция для выбора действия на основе ε-жадной стратегии

def epsilon_greedy_policy(state, Q, epsilon=0.1):

if np.random.rand() < epsilon:

return env.action_space.sample()

else:

return np.argmax(Q[state])

# Инициализация Q-таблицы и возвратов

Q = defaultdict(lambda: np.zeros(env.action_space.n))

returns_sum = defaultdict(float)

returns_count = defaultdict(float)

# Основной цикл обучения

for episode in range(num_episodes):

state = env.reset()

episode = []

done = False

while not done:

action = epsilon_greedy_policy(state, Q)

next_state, reward, done, _ = env.step(action)

episode.append((state, action, reward))

state = next_state

# Обновление Q-таблицы на основе эпизодических возвратов

G = 0

for state, action, reward in reversed(episode):

G = gamma * G + reward

if not any((s == state and a == action) for s, a, _ in episode[:-1]):