算法簡介
Q-Learning算法，目標是達到目標狀態並獲取最高收益，一旦到達目標狀態，最終收益保持不變。因此，目標狀態又稱之為吸收態。
算法核心：
1、設置好 γ 值以及矩陣R
2、初始化矩陣Q全為0
3、For each episode:
- Select a random initial state
- Do while the goal state hasn’t been reached.
- End Do
4、End For
代碼實現
整個算法就是一直不斷更新 Q table 裡的值, 然後再根據新的值來判斷要在某個 state 採取怎樣的 action. Qlearning 是一個 off-policy 的算法, 因為裡面的 max action 讓 Q table 的更新可以不基於正在經歷的經驗。
maze_env ：環境模塊, maze_env 模塊我們可以不深入研究, 可以去看看如何使用 python 自帶的簡單 GUI 模塊 tkinter 來編寫虛擬環境。
RL_brain： 這個模塊是 Reinforment Learning 的大腦部分。
算法主要內容：
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