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] x˙: Cart Velocity: [-Inf, Inf] θ: Pole Angle: [-24 degree, 24 degree] θ˙: Pole Velocity at Tip...
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...
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...
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...
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 ...
CartPole环境是游戏场中的一种经典任务，模拟一个杆子与小车的系统。杆子固定在小车上，小车可以在水平面内无摩擦滑动。初始时，杆子垂直竖直向上，目标是通过控制小车左右滑动，使得杆子保持直立状态，避免倒下。观测空间采用Box(4)形式，包含四维信息：Cart Position: 范围在[-4.8, 4.8]之间，表示小车...
CartPole-v0和v1是Gym中的两个版本，分别要求保持杆子竖直的时间不同。在控制倒立摆时，可以利用简单的控制模型，如基于加权和的决策策略，通过爬山算法优化权值，以最大化持续时间。爬山算法通过局部搜索，逐步改进模型参数，直到找到最优解。虽然Gym提供了丰富的环境，如车杆游戏（CartPole）、迷宫等，都...
摘要:OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包,本文主要介绍Gym仿真环境的功能和工具包的使用方法,并详细介绍其中的经典控制问题中的倒立摆(CartPole-v0/1)问题。最后针对倒立摆问题如何建立控制模型并采用爬山算法优化进行了介绍,并给出了相应的完整python代码示例和解释。要点如下: ...
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...