代码如下: classBrain:def__init__(self,num_states,num_actions):# 获取CartPole的两个动作(向左或向右)self.num_actions=num_actions# 创建存储经验的对象self.memory=ReplayMemory(CAPACITY)# 主Q网络self.main_q_network=self.Net(num_states,num_actions)# 目标Q网络self.target_q_network=self.Net(num_...
CartPole是一个杆子连在一个小车上,小车可以无摩擦的左右运动,杆子(倒立摆)一开始是竖直线向上的。小车通过左右运动使得杆子不倒。 观测量是一个Box(4)类型的: x : Cart Position: [-4.8, 4.8] \dot{x} : Car…
pythonimport gymenv = gym.make('CartPole-v0')print(env.action_space)#> Discrete(2)print(env.observation_space)#> Box(4,) 从程序运行结果可以看出: action_space是一个离散Discrete类型,从discrete.py源码可知,范围是一个{0,1,...,n-1}长度为n的非负整数集合,在CartPole-v0例子中,动作空间表示为...
这篇笔记主要是记录了百度PARL的学习过程中感觉还比较经典且入门的部分。 CartPole也相当于强化学习里面的Helloworld了吧。 环境描述 基本环境可以参考:https://gym.openai.com/envs/CartPole-v1/ 以及https://github.com/PaddlePaddle/PARL/tree/develop/examples/DQN 学习的目标是使得木棍在小车上树立的时间尽量长。...
Cartpole指的是一个平衡杆与小车组成的系统,在实际应用中存在着广泛的利用价值。通过建立该数学模型,我们可以深入理解系统的物理特性,并通过合适的控制策略来实现其稳定运动。 1.2 文章结构 本文主要分为五个部分:引言、Cartpole数学模型、模型解释与说明、实例分析与应用场景以及结论与展望。 在第一部分引言中,我们将...
我们使用保存的网络参数初始化一个新的策略网络,并用这个新的策略网络在CartPole环境上进行实验。我们可以通过打印环境回合是否结束来大致判断策略网络的好坏(done=false的回合数越大说明策略学习的越好)。由于ai studio好像不支持gym环境的可视化,运行'''env.render(mode="rgb_array")'''会报错,因此我们仅展示但不运...
OpenAI Gym服务:提供一个站点和API(比如经典控制问题:CartPole-v0),允许用户对他们的测试结果进行比较。 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,以下代码来自OpenA...
1. CartPole-V0 环境 本次实验使用 gym 自带的CartPole-V0环境。这是一个经典的一阶倒立摆控制问题,agent 的任务是通过左右移动保持车上的杆竖直,若杆的倾斜度数过大,或者车子离初始位置左右的偏离程度过大,或者坚持时间到达 200 帧,则游戏结束 此环境的状态空间为 ...
2.3 用 PPO 方法解决 CartPole 问题 3. 总结 1. TPRO(置信域策略优化)方法 置信域策略优化 (Trust Region Policy Optimization, TRPO) 是一种策略学习方法,跟朴素的策略梯度方法相比有两个优势: TRPO表现更稳定,收敛曲线不会剧烈波动,而且对学习率不敏感 ...
深度强化学习从入门到大师:以 Cartpole 和 Doom 为例介绍策略梯度 (第四部分) 本文的环境 本文是利用Tensorflow进行深度强化学习课程的一部分。点击这里查看教学大纲。 在过去的两篇关于Q-学习和深度Q学习的文章中,我们完成了基于价值的强化学习算法学习。在给定一个状态下,我们选择有最高Q值(在所有状态下最大的期望...