放弃在QT小游戏里面嵌入Q-learning的python脚本，用C++实现了Q-learning与游戏交互

本文主要是介绍放弃在QT小游戏里面嵌入Q-learning的python脚本，用C++实现了Q-learning与游戏交互，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一直想给这个游戏加一个RL的大脑。
我为了确定要用到哪些状态，和动作，以及奖励，回合的定义。
我设想了一个最简单逻辑，此处存活的敌机群它们的x坐标的平均值avg_x，以及我方飞机的x坐标m_hero.m_X，让我方飞机向敌机群靠近打击，avg_x比m_hero.m_X小则向右移动，avg_x比m_hero.m_X大则向左移动。

动作：action:一维，0表示不动，1表示向左移，2表示向右移。
奖励：子弹碰到一架敌机则记1分
回合结束：我方飞机的机身与敌方飞机的机身发生碰撞。

状态的设置可以是很多情况：
Atari游戏是直接把游戏界面的像素点组成的数组作为状态，数据量太大了。必须要用带神经网络的RL算法。
我想的状态是:敌机群的平均x坐标，我那个游戏界面有多宽就有多少种状态，外加我方飞机的x坐标。
还可以进一步简化状态：0：敌机群在我方飞机左边；1：敌机群在我方飞机右边；

目前的问题：我还没有交互呢，只是把Q-learning的python脚本嵌入进去了，让他不报错，它就卡的不要不要的。

我在C++里面实例化python的Ｑ－table类，死活不行。卡在这里好几天了。蚌埠住了。T_T.
谁来救救我啊．．．．．．

重新去看了python的迷宫Q-table代码,研究了传给Q-table的action必须是一个列表，改正传递的参数后，总算能实例化了。
接下来的问题是：调用choose_action（）和learn()函数不成功，我估计是由于我传的参数类型不对。
还有就是python代码区分了s和s_，我的游戏环境没有区分当前时刻和下一时刻的状态。准确的说我做的这个环境不太规范，没有像gym环境那样标准的接口。还是需要静下心来看看，人家怎么搭建的环境。
好家伙！改来改去，直接程序中断运行：

E:\Program_Files\SogouInput\Components\
20:21:56: 程序异常结束。

参数传入不对会直接影响python函数是否获得成功
重新用一个小demo来实现我想要的功能，看是否能成功，能成功再放到大的工程里面。
C++传入到python的所有元素都是元祖类型，不能进行加操作

发现必须把python释放掉(用Py_Finalize())，才会显示c中内容；

    int add=1;

    //char* s="";
    PyObject* pGet_age=PyObject_CallMethod(pInstance,"getage",NULL);
    if(!pGet_age){
        qDebug()<<"get getage() failed"<<endl;
    }
    PyObject* pSet_age=PyObject_CallMethod(pInstance,"setage","i",add);
    if(!pSet_age){
        qDebug()<<"get setage() failed"<<endl;
    }

    //age = PyTuple_GetItem(pArgs,0);
    //PyObject_CallMethod(pInstance,"getage",NULL,NULL);
    PyArg_Parse(pSet_age,"i",&age);
    //结束，释放python
    Py_Finalize();

    qDebug()<<"age:"<<age<<endl;

经过了一段时间的挣扎，最终我放弃了这种嵌入python脚本的方式。在demo下能正常运行的代码，到了大工程就运行不了，感觉是C++与python的交互太快，而这个交互需要进行的类型转换太复杂，cpu根本忙不过来，所以一运行就中断。

我用C++写了一个Q-learning,建立了一个2行3列的Q数组，只有敌机群在飞机左边或右边两种状态和不动，左移，右移三个动作，走错方向，奖励值为-1；原地不动奖励0；走对方向打下敌机，奖励值加1.最终Q数组会收敛到类似于这样的状态。

需要注意：
1.Q-table的初始值的设置会影响智能程度，实际上就是就是奖励值的设置。
2.如果走错方向，或者原地不动没有惩罚的话，它可能会选择原地不动。
3.Q-table的更新需要有探索。
4.初始存在sparse reward,可以考虑模仿学习。

总结:让RL玩游戏其实有两种途径：①把游戏做成一个RL的环境给python算法；②把python算法作为大脑给游戏。本次实践选的②的方案，但仍然在嵌入方面出现了问题。用C++可以写一些简单RL算法，但当状态，动作维数增大，就需要引入神经网络了，但涉及神经网络的算法大部分都是用python写的，所以个人感觉用C++写RL算法可扩展性差。之后都会选择①了。

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