基于python实现强化学习的贪吃蛇游戏

前言
一、实现功能
二、py功能讲解
- 1.agent.py
- 2.game.py
- [3 model.py](#3 model.py)
- [4 reload_agent.py](#4 reload_agent.py)
- [5 play_step.py](#5 play_step.py)
总结

前言

参考大佬博主的代码修改了一些，实现了基于python实现强化学习的贪吃蛇游戏以下功能！

1 贪吃蛇的游戏操纵

2 贪吃蛇的强化学习

3 重新加载学习后的权重

这段代码实现了一个贪婪策略的蛇游戏AI训练过程。整个训练过程分为以下几个步骤：

这段代码实现了一个贪吃蛇游戏的基本逻辑，包括游戏初始化、重置、游戏进行、碰撞检测、移动等功能。具体功能如下：

导入所需模块：包括re模块的S标志、matplotlib的collections模块、pygame库、Enum枚举类、random模块、namedtuple和deque类以及numpy库。
初始化pygame，并设置一些游戏参数，如方块大小、颜色常量、游戏速度和字体。
定义了一个Point命名元组用于表示坐标点，以及一个Direction枚举类表示移动方向。
定义了SnakeGameAI类，实现了贪吃蛇游戏的各种功能。
• __init__方法用于初始化游戏窗口和一些游戏参数，包括窗口大小、初始移动方向等。
• reset方法用于重置游戏状态，包括初始化蛇头、蛇身、食物位置等。
• _place_food方法用于随机放置食物，确保食物不会出现在蛇身上。
• play_step方法用于执行游戏的每一步逻辑，包括移动蛇头、检查游戏是否结束、判断是否吃到食物等。
• is_collision方法用于判断是否发生碰撞，包括是否撞到墙壁或者撞到自己的身体。
• _update_ui方法用于更新游戏界面，包括绘制蛇、食物和分数等信息。
• _move方法用于移动蛇头，根据传入的动作确定新的移动方向，并更新蛇头的位置。
最后，使用pygame的事件循环来运行游戏，不断调用play_step方法来执行游戏逻辑，实现游戏的进行。

这段代码定义了一个简单的神经网络模型 Linear_QNet 和一个 Q 学习训练器 QTrainer。下面是代码的功能描述：

Linear_QNet 类是一个简单的前馈神经网络模型，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。init 方法初始化模型结构，forward 方法定义了模型的前向传播过程，将输入数据传入网络并返回输出结果。save_model 方法用于保存模型的参数到文件。
QTrainer 类用于训练 Q 学习模型。init 方法初始化训练器，接受一个神经网络模型、学习率和折扣因子作为参数。在初始化过程中，创建了一个 Adam 优化器和一个均方误差损失函数。train_step 方法用于执行 Q 学习的训练步骤，接受状态、动作、奖励、下一个状态和游戏结束标志作为输入，根据 Q 学习算法更新模型参数，以优化模型的预测能力。

这段代码实现了一个基于深度 Q 网络（DQN）的贪婪蛇类游戏智能体。主要包含以下几个部分：

Agent 类：定义了智能体的结构和行为。智能体根据当前状态选择动作，并根据选择的动作与环境交互并获取奖励。智能体使用经验回放机制来训练神经网络模型，其中包括短期记忆训练和长期记忆训练。
Linear_QNet 类：定义了一个简单的线性神经网络模型，用于近似 Q 值函数。模型接收一个状态向量作为输入，并输出每个动作的 Q 值。
QTrainer 类：定义了一个 Q 学习训练器，用于训练神经网络模型。训练器使用均方误差损失函数来计算误差，并使用 Adam 优化器来更新模型参数。
train 函数：主要实现了智能体的训练过程。在每一轮游戏中，智能体根据当前状态选择动作，并与环境交互。交互过程中，智能体根据获得的奖励和新状态更新模型参数，并将经验存储到记忆中。当游戏结束时，智能体根据存储的记忆训练模型，并更新最高分数记录。

相当于普通的贪吃蛇游戏，上下左右控制，可以在代码里面调整速度。

效果如下：