python：实现Sarsa算法(附完整源码)

首先，我们需要定义一个智能体，使用贪心策略来决定下一步动作。当接收到新的状态和奖励信号时，智能体将以一定的概率进行探索（即随机选择动作），以便更好地探索环境并学习到更多的信息。接下来，我们需要定义一个环境，包括状态空间、动作空间、转移函数和奖励函数。在这个示例中，我们使用一个简单的迷宫环境。智能体需要从起点出发，通过迷宫到达终点，每到达一个新状态，就会获得奖励。在每一轮中，智能体根据当前状态和动作来更新Q值表，并使用Sarsa算法进行学习。在训练完成后，您可以测试智能体在迷宫中的表现，以验证其学习效果。