CartPole简述 Cart Pole即车杆游戏,游戏模型如下图所示。游戏里面有一个小车,上有竖着一根杆子,每次重置后的初始状态会有所不同。小车需要左右移动来保持杆子竖直,为了保证游戏继续进行需要满足以下两个条件: 1. 杆子倾斜的角度θ不能大于15° 2. 小车移动的位置x需保持在一定范围(中间到两边各2.4个单位长度) 有...
下面,我们将通过CartPole游戏这一经典的控制问题,详细解释PPO算法的优化过程。 一、CartPole游戏简介 CartPole游戏是一个简单的控制问题,目标是通过调整小车的位置来保持木棒竖直不倒。木棒竖直时得分为0,每倾斜一定角度就会扣分,木棒倒下则游戏结束。这是一个典型的连续控制问题,非常适合用来演示PPO算法。 二、PPO算法...
二、PPO在CartPole游戏中的应用 在CartPole游戏中,我们可以使用PPO算法来训练智能体。下面是一个简化的PPO实现步骤: 初始化智能体的策略网络,例如使用一个简单的多层感知机(MLP)。 在每个训练回合中,智能体与CartPole环境进行交互,收集一系列的状态、动作和奖励数据。 对于每个收集到的数据,计算策略更新比率,即新策略...
杆开始的时候是直立的，游戏目标是防止杆倒下。杆保持直立过程中的每个时间步都会得到 +1 的奖励。当杆倾斜 15 度以上或小车与中间位置相隔 2.4 个单位时游戏结束。代码 完整代码：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/a3c_blogpost/a3c_cartpole.py 安装指南：https://github.com/...
DQN玩cartpole游戏 import gym import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import random import pygame import sys from collections import deque # 定义DQN模型 class DQN(nn.Module): def __init__(self): super(DQN, self).__init__() self.network = nn.Sequential( nn.Linea...
因此，CartPole游戏本质上是在训练智能体玩杂耍，坚持时间越长，获得的奖励越多。接下来，让我们来搭建一个虚拟环境并安装所需的依赖库。首先，我们配置pip源以确保下载速度，若需切换国内源，可执行以下命令：```pip config set global.index-url pip config set install.trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn `...
CartPole 介绍 在一个光滑的轨道上有个推车,杆子垂直微置在推车上,随时有倒的风险。系统每次对推车施加向左或者向右的力,但我们的目标是让杆子保持直立。杆子保持直立的每个时间单位都会获得 +1 的奖励。但是当杆子与垂直方向成 15 度以上的位置,或者推车偏离中心点超过 2.4 个单位后,这一轮局游戏结束。因此我们...
本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型。研究人员使用 tf.keras、OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行、模型子类和自定义训练循环。
杆开始的时候是直立的,游戏目标是防止杆倒下。杆保持直立过程中的每个时间步都会得到 +1 的奖励。当杆倾斜 15 度以上或小车与中间位置相隔 2.4 个单位时游戏结束。 代码 完整代码:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/a3c_blogpost/a3c_cartpole.py 安装指南:https://github.com/tensorfl...
PPO-KL散度近端策略优化玩cartpole游戏,其实KL散度在这个游戏里的作用不大,游戏的action比较简单,不像LM里的action是一个很大的向量,可以直接用su