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...
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 动作空间为 奖励函数为每个 timestep 得到 1 ...
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=...
而pytorch今年更新了一个大版本,更到0.4了,很多老代码都不兼容了,于是基于最新版重写了一下 CartPole-v0这个环境的DQN代码。 对代码进行了简化,网上其他很多代码不是太老就是太乱; 增加了一个动态绘图函数; 这次改动可以很快就达到200步,不过后期不稳定,还需要详细调整下 探索-利用困境。 CartPole-v0环境: Gym:...
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: ...
OpenAI健身房是一个用于强化学习算法测试和开发的开源平台,其中的cartpole-v0是其中一个经典的环境。在cartpole-v0环境中,有一个竖直放置的杆子(pole),杆子的一端固定在一个小车(cart)上。游戏的目标是通过控制小车的左右移动,使得杆子保持竖直不倒。
本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0》,作者: 汀丶 。 1、定义算法 相比于Q learning,DQN本质上是为了适应更为复杂的环境,并且经过不断的改良迭代,到了Nature DQN(即Volodymyr Mnih发表的Nature论文)这里才算是基本完善。DQN主要改动的点有三个: ...
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...
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...