强化学习算法实现了一个确定性的《冰湖问题》（FrozenLake），这是一种“网格世界”问题，其中Q学习智能体通过学习一个预定的策略，能够在冰湖中找到最佳路径。程序使用Python编写了两个类：一个用于设置环境状态，另一个用于设置智能体。Q值表示状态-动作对的价值，算法通过根据这些Q值来选择当前状态下的最佳动作。执行该动作后，智能体会观察到相应的奖励和下一状态，并根据这些信息更新Q值。通过多次迭代，算法能够学习出最优路径，只要能够正确平衡“探索”（Exploration）和“利用”（Exploitation）。 - View it on GitHub