问题描述
我刚刚开始学习强化学习，并试图了解基础知识。我了解策略评估、策略和值迭代算法，并且可以解决具有两个终端状态 -5 或 +5 的简单网格世界优化问题。非得分步奖励为 -1。 使用一些模板代码构建的 GridWorld 类具有上述指定的终止状态。
我现在试图了解如何解决一个稍微复杂的场景，也有两个终端状态，一个是 -5，另一个是收集所有“点”：
我对需要发生的事情有一个非常清晰的想法，只是努力实际实施它： 当我们通过棋盘时，如果我们以“+”点落在单元格上，我们不希望代理继续返回，因此我们将该奖励设置为（-1）。那时的问题是，现在马尔可夫性质不会得到满足，因为我们的行动将取决于是否收集了点数。 我知道我需要更新环境以反映新添加的“+”，但是如何反映积分的集合？ 我会把它构建到环境中吗？如果是这样，它是否在 GridWorld 类的“转换”部分：（状态，奖励，is_terminal） - 这是否意味着我需要几个不同的“转换”查找 - 1 个带有所有“+”点，一个带有 2 个“+” ” 剩余点数，1 点与 1 个“+”点数，等等？ 还是值迭代算法？我知道可能有其他更适合的算法，但我还没有......
任何解释或相关阅读材料都会很棒.. 我已经看过这个：https://ai.stackexchange.com/questions/10732/how-do-i-apply-the-value-iteration-algorithm-when-there-are-two-goal-states/10733#10733?newreg=a141ab7a8668426088d0d4b451628ced 但它并不完全有助于实现部分。
解决方法
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