AI人工智能T型迷宫路径规划：基于强化学习的实战解决方案

1次阅读

没有评论

共计 2749 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。

T 型迷宫是研究智能体决策能力的经典环境，在心理学实验和 AI 研究中被广泛使用。传统方法如 A * 算法虽然能解决路径规划问题，但存在明显局限：

需要预先知道完整地图信息
无法适应动态环境变化
缺乏学习能力，每次遇到新迷宫都要重新计算

强化学习通过试错机制让智能体自主学习，特别适合这类序列决策问题。接下来我们将看到如何用 DQN 算法解决这个挑战。

在迷宫类问题中，几种主流算法的表现差异明显：

Q-Learning
优点：实现简单，适合离散状态空间
缺点：难以处理连续状态，表格存储方式限制扩展性
DQN
优点：用神经网络逼近 Q 函数，能处理高维状态
缺点：对超参数敏感，可能高估 Q 值
PPO
优点：策略梯度方法，训练更稳定
缺点：实现复杂，样本效率较低

考虑到 T 型迷宫状态空间适中但需要快速收敛，我们选择 DQN 作为基础算法。

采用相对坐标表示法：

当前坐标 (x,y)
距最近墙壁的距离
目标方向夹角
历史动作序列 (最近 3 步)

这种设计既包含空间信息又保留了时序特征。

离散动作空间包含 4 个基本操作：

前进
左转 90 度
右转 90 度
后退

采用分层奖励结构：

到达终点：+100
撞墙：-10
每步惩罚：-0.1
发现新区域：+1

这种设计平衡了探索与利用的矛盾。

import numpy as np

class TMazeEnv:
    def __init__(self):
        self.maze = np.array([[1,1,1,1,1],
            [1,0,0,0,1],
            [1,0,1,0,1],
            [1,0,1,0,1],
            [1,1,1,1,1]
        ])  # 1 表示墙壁，0 表示通路
        self.reset()

    def reset(self):
        self.agent_pos = [1,1]  # 起点坐标
        self.agent_dir = 0      # 0- 3 分别代表四个方向
        return self._get_state()

    def step(self, action):
        # 动作执行逻辑
        if action == 0: self._move_forward()
        elif action == 1: self.agent_dir = (self.agent_dir - 1) % 4
        elif action == 2: self.agent_dir = (self.agent_dir + 1) % 4
        else: self._move_backward()

        # 计算奖励
        reward = -0.1  # 基础步数惩罚
        done = False

        if self._check_collision():
            reward -= 10
        elif self._check_goal():
            reward += 100
            done = True

        return self._get_state(), reward, done, {}

    def _get_state(self):
        # 返回当前状态向量
        return np.array([self.agent_pos[0]/4,
            self.agent_pos[1]/4,
            self.agent_dir/3,
            self._get_wall_distance()])

import torch
import torch.nn as nn

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(nn.Linear(state_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, action_dim)
        )

    def forward(self, x):
        return self.net(x)

# 初始化环境和网络
env = TMazeEnv()
model = DQN(state_dim=4, action_dim=4)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 经验回放缓冲区
class ReplayBuffer:
    def __init__(self, capacity):
        self.buffer = deque(maxlen=capacity)

    def push(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done))

    def sample(self, batch_size):
        return random.sample(self.buffer, batch_size)

# 训练循环
for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    total_reward = 0

    while True:
        # ε-greedy 策略
        if random.random() < epsilon:
            action = random.randint(0,3)
        else:
            with torch.no_grad():
                q_values = model(torch.FloatTensor(state))
                action = torch.argmax(q_values).item()

        # 执行动作
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        buffer.push(state, action, reward, next_state, done)

        # 训练步骤
        if len(buffer) > batch_size:
            batch = buffer.sample(batch_size)
            # 计算 Q 值更新...

        state = next_state
        total_reward += reward

        if done:
            break