现在您将实现PrioritedSweepingValueIterationAgent，它已在ValueIterationAgents.py中为您部分指定。注意，这个类是从AsynchronousValueIterationAgent派生的，所以唯一需要更改的方法是RunValueIteration，它实际上运行值迭代。优先以可能改变策略的方式集中更新状态值。

     对于这个项目，您将实现标准优先级扫描算法的简化版本，本文对此进行了描述。我们已经为我们的设置调整了这个算法。首先，将状态s的前一个状态定义为所有通过采取某种行动a达到s的概率为非零的状态。另外，作为参数传入的theta，在决定是否更新状态值时，将表示对错误的容忍度。这是在实现中应该遵循的算法。

• 计算所有状态的前一个状态。
• 初始化空优先级队列。
• 对于每个非终端状态s，（注意：为了使autograder程序能够处理这个问题，必须按照self.mdp.getStates()返回的顺序迭代状态）。在self.value s中的s的当前值与s的所有可能操作中的最高Q值之间的差的绝对值（表示该值应该是什么），可调用数字diff，在此步骤中不要更新self.value s[s]；使用priority-diff将s推入优先级队列（请注意，这是负数）。我们使用负数，因为优先级队列是最小堆，但我们希望对错误更大的更新状态进行优先级排序。
• 对于0，1，2，…，self.iterations-1中的迭代，请执行以下操作：

  • 如果优先级队列为空，则终止；