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 ...
env = gym.make('CartPole-v0')#创建CartPole问题的环境envenv.reset()#初始化环境random_episodes = 0reward_sum = 0#奖励while random_episodes < 10: env.render()#将CartPole问题的图像渲染出来 observation, reward, done, _ = env.step(np.random.randint(0, 2)) #使用np.random.randint(0, 2)...
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...
# env = gym.make("LunarLander-v2") env = gym.make('CartPole-v0') if __name__ == "__main__": model = AC(env) reward = [] MAX_EPISODE = 500 for episode in range(MAX_EPISODE): s = env.reset() done = False ep_r = 0 while not done: # env.render() a,log_prob = mo...
本文将详细介绍OpenAI Gym中经典的控制环境——CartPole（倒立摆）及其应用。作为强化学习研究的重要工具，Gym提供了统一的环境接口，帮助开发者对比和测试不同的算法。首先，Gym的核心是其仿真实验平台，用户无需深入理解游戏内部，仅通过调用接口即可进行实验，如以下代码展示了CartPole-v0的基本操作：环境初始...
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) ...
三、代码 部分源码如下 #代38-REINFORCE算法的实验过程 #CartPole环境 import argparse import gym import numpy as np from itertools import count import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.distributions import Categorical import matplotlib.py...
PPO-截断的伪代码如下 2.3 用 PPO 方法解决 CartPole 问题 本节实验使用 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 ...
代码语言:txt 复制 环境:CartPole-v0,算法:DQN,设备:cpu 代码语言:txt 复制 回合:10/200,奖励:10.00,Epislon: 0.062 代码语言:txt 复制 回合:20/200,奖励:85.00,Epislon: 0.014 代码语言:txt 复制 回合:30/200,奖励:41.00,Epislon: 0.011 代码语言:txt 复制 回合:40/200,奖励:31.00,Epislon: 0.010 代码...
实际操作中，A2C在某些环境下可能表现出随机的收敛特性，效果可能依赖于特定的参数配置和初始条件。因此，实验中需要对参数进行调优，以获得最优的性能。在给出的代码示例中，主要关注于实现细节，例如如何利用PyTorch的Tensor操作来处理状态和动作，如何构建并训练策略和价值网络，以及如何使用A2C算法的核心思想...