Reinforcement Learning Maze
Reinforcement Learning Maze with Q-Learning, Sarsa, Sarsa(λ) and Deep-Q-Network by using pygame, numpy, pandas and tensorflow2.1-gpu
本项目为基于强化学习的走迷宫设计与实现，使用pygame创建强化学习的迷宫环境，实现经典强化学习算法：Q-learning、Sarsa、Sarsa(λ)，并在此基础上实现基于神经网络的深度强化学习DQN（Deep-Q-Network）算法。
项目中使用numpy、pandas进行数据处理，使用tensorflow2.1.1-gpu版创建DQN算法神经网络，对应CUDA2.0版本。
实现以上算法后，通过算法在随机迷宫地形中的寻路效率和路径优劣，对比不同算法在迷宫寻路问题中的差异。