解决了MountainCar，虽然之前也解决过，但是不是那么熟练和熟悉，有股陌生感。
q-learning是时序差分的一种方法，也就是可以不用完整的回合(完整的回合，相当于游戏从开始到结束)来更新Q价值函数。
之前不怎么会用q-learning，因为之前的蒙特卡罗等等方法都是在一个格子世界环境来执行的，格子世界的状态是坐标，所以状态不仅是离散的而且还很少。所以可以很容易的初始化Q函数。但是在gym库里的环境就不一样了，状态是连续的，这就很麻烦。后来就用人工的把状态分割成几部分。
mountain car里面的状态包含两个元素，第一个是位置，第二个是速度。当位置超过0.5时就算赢了。在0.5之前的所有状态的奖励都是-1.到达终点0.5的奖励为0.如果游戏超过200时间步就终止，或者位置超过0.5就终止。
后面训练了两万次.图片
average 奖励，玩100次，得到100个累积奖励，然后求期望。
最大奖励就是100个累积奖励里面最大的。
在mountain car里面自己重新设置了奖励，如果位置大于0.5，reward = 10000.表示奖励达到这个结果的行为。
在8100左右，max reward已经基本上是平的线了。意味着在这之后的每100个回合里面，至少有一个位置超过了0.5.
看图，总体来说，agent还是表现的越来越好的。
感觉还是太慢了，不过还是不错了。
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