一个更真实的世界

在我们的场景中，Peter几乎可以不感到疲惫或饥饿地四处移动。在一个更真实的世界中，他需要时不时地坐下来休息，还需要进食。让我们通过实现以下规则，使我们的世界更加真实：

指导

使用原始的 notebook.ipynb 笔记本作为解决方案的起点。

根据游戏规则修改上述奖励函数，运行强化学习算法以学习赢得游戏的最佳策略，并将随机游走的结果与您的算法进行比较，比较赢得和输掉的游戏数量。

Note: 在您的新世界中，状态更加复杂，除了人的位置，还包括疲劳和能量水平。您可以选择将状态表示为一个元组 (Board,energy,fatigue)，或者为状态定义一个类（您可能还希望从 Board 派生），甚至修改原始的 Board 类（位于 rlboard.py 中）。

在您的解决方案中，请保留负责随机游走策略的代码，并在最后将您的算法结果与随机游走进行比较。

Note: 您可能需要调整超参数以使其正常工作，尤其是训练的轮数。由于游戏的成功（与狼战斗）是一个罕见事件，您可以预期更长的训练时间。

标准	卓越表现	合格表现	需要改进
	提供了一个笔记本，其中定义了新的世界规则、Q学习算法以及一些文字说明。Q学习能够显著改善与随机游走相比的结果。	提供了笔记本，Q学习已实现并改善了与随机游走相比的结果，但改善不显著；或者笔记本文档较差，代码结构不够清晰。	对重新定义世界规则做了一些尝试，但Q学习算法未能正常工作，或者奖励函数未完全定义。

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