基于深度强化学习算法的电力市场Agent建模
# 基于深度强化学习算法的电力市场agent建模：探索能源新世界
在电力市场这个复杂且不断变化的环境中，如何让各个参与者，也就是我们所说的agent，做出最优
决策，是个极具挑战的问题。深度强化学习算法就像是一把神奇的钥匙，为电力市场agent建模打开了全新
的大门。
## 深度强化学习算法基础
深度强化学习结合了深度学习强大的特征提取能力和强化学习的决策优化机制。简单来说，agent
在环境中采取行动，环境会根据这些行动返回奖励和新的状态，agent 的目标就是最大化长期累积奖励。
以经典的 Q - learning 算法为例（虽然深度强化学习常用神经网络来代替 Q - table，但 Q - l
earning 能很好地说明基本概念）：
```python
import numpy as np
# 初始化 Q - table
num_states = 10
num_actions = 5
Q = np.zeros((num_states, num_actions))
# 定义参数
alpha = 0.1 # 学习率
gamma = 0.9 # 折扣因子
# 模拟一次学习过程
current_state = 0
for _ in range(100):
# 选择行动
action = np.argmax(Q[current_state, :])
# 环境反馈新状态和奖励
new_state = np.random.randint(0, num_states)
reward = np.random.randn()
# 更新 Q - value
Q[current_state, action] = Q[current_state, action] + alpha * (reward + gamma *
np.max(Q[new_state, :]) - Q[current_state, action])
