3、2D仿真环境(Box2D) BipedalWalker-v2 这个环境要训练机器人向前移动,走到最远的位置一共有奖励300+,如果摔倒奖励-100。 环境的状态包括了船体角速度,角速度,水平速度,垂直速度,关节位置和关节角速度,腿是否与地面的接触以及10个激光雷达测距仪的测量值。( hull angle speed, angular velocity, horizontal speed,...
简单来说OpenAI Gym提供了许多问题和环境(或游戏)的接口,而用户无需过多了解游戏的内部实现,通过简单地调用就可以用来测试和仿真。接下来以经典控制问题CartPole-v0为例,简单了解一下Gym的特点 # 导入gym环境importgym# 声明所使用的环境env=gym.make('CartPole-v0')# 环境初始化env.reset()# 对环境进行迭代执...
在其他一些场景之下,智能体不能直接观察环境,比如机器人的摄像头不能告诉他具体的位置,卡牌游戏不知道别人的牌,只知道已经打出的牌。此时智能体状态(agent state )不等于 环境状态(environment state),所以这只是一个 partially observable Markov decision process(POMDP),部分可观察马尔科夫决策过程。在这种情况下,智...
所以,智能体需要通过传感器收集环境信息,也就是得到观察值,来更新自己对当前所处状态的可信度。“信息收集”的动作并不是直接把智能体导向目标点,而是作为一个缓冲,让智能体先运动到邻近位置,在这个邻近位置上收集到的环境信息加大了智能体对自己所处状态的可信度。在非常确信自己所处的状态之后,智能体做出的动作决策...
强化学习基础篇(十一)迷宫环境搭建 这节中我们看看如何自己搭建一个强化学习实验环境,这里要做的是一个简单的迷宫环境。智能体在训练过程中的可视化过程如下: 1、环境设定 红色正...
环境状态 (Enviroment State) 环境状态是对环境的私有表示,他是一些测试智能体任务中用来挑选下一步观察和奖励的数据。环境State并不总是对智能体可见,即使可见,也可能包含一些对任务无关的信息 智能体状态 ( Agent State) 智能体状态是智能体的内部表示,他包含智能体用来挑选下一步动作的信息,智能体State是我们强化...
。上面两式中,最优价值为环境中的每一个状态 和动作 对应的动作转换概率 乘以未来折扣奖励中最大的价值 。其中 为价值函数,可以为 或者为 。 动态规划法主要是将上式中的贝尔曼方程转换为赋值操作,通过更新价值来模拟价值更新函数。 需要注意的是,使用动态规划法求解强化学习时,由于涉及对强化学习中的策略进行评估...