env.close() 出现游戏画面即为成功( jupyter 笔记中不会出现画面,但会有输出,想要显示画面,可以将env = gym.make('CartPole-v1')改成env = gym.make('CartPole-v1', render_mode = 'human')) 请自行安装其他包,例如 pytorch, numpy
以上代码首先导入gym库,第2行创建CartPole-v0环境,并在第3行重置环境状态。在for循环中进行1000个时间步长(timestep)的控制,第5行刷新每个时间步长环境画面,第6行对当前环境状态采取一个随机动作(0或1),最后第7行循环结束后关闭仿真环境。 2.1 观测(Observations) 在上面代码中使用了env.step()函数来对每一步进...
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...
info:来自环境模拟的额外信息。 目标是训练一个能够在这种环境下获得最高奖励的良好策略。 CartPole V1 是 V0的增强版本, 在V0中,结束条件相对宽松, 杆子倾斜角度可以超过15°,小车可以超出范围, 但V1会立刻终止, 这使得V1更佳困难, 需要更精确的控制策略来使杆子保持垂直。
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...
在CartPole环境下,两个算法的波动都比较大,带基线的更为明显,这是因为CartPole环境更为复杂。 三、代码 部分代码如下 import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport gymimport torchfrom torch.distributions import Categoricalimport torch.optim as optimfrom copy import deepcopyimport numpy as np...
在CartPole环境的情况下,您可以在此源代码中找到两个已注册的版本。如您所见,行50到65存在两个CartPole版本,标记为v0和v1,它们的区别在于参数max_episode_steps和reward_threshold: register( id='CartPole-v0', entry_point='gym.envs.classic_control:CartPoleEnv', max_episode_steps=200, reward_threshold=...
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走...
实现A2C的关键在于两个部分：Actor和Critic。Actor通过一个策略网络来决定下一步应该采取什么动作，而Critic则通过一个价值网络来估计当前状态下的期望回报。这两部分通过交互学习，从而实现对环境的更有效探索和策略优化。在使用PyTorch实现A2C时，我们可以利用其强大的张量操作和自动求导功能，来构建高效的模型...
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