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=...
A toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithms. - CartPole v0 · openai/gym Wiki
直接在真实世界中利用真实物体的交互来训练DQN,代价往往令人难以承受,OpenAi开源的物理引擎–gym应运而生. 由于刚开始学习DRL, 因此首先是上手简单了解DQN的工作原理,随后进一步学习. 因此我们采用的是gym自带的Cartpole Game来实现. Cartpole是gym中最简单的环境(environments)之一, 正如开头的动画演示的, Cartpole的目标...
问OpenAI健身房环境'CartPole-v0‘与'CartPole-v1’的差异ENOpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法...
env = gym.make('CartPole-v0') # 输入维度为4(车位置, 车速, 杆角度, 杆速度),输出维度为2(向左概率和向右概率),隐藏层为100个神经元 STATE_DIM, ACTION_DIM = 4, 2 model = models.Sequential([ layers.Dense(100, input_dim=STATE_DIM, activation='relu', name = "input1"), layers.Dropout...
( "cpu") env_name = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_name, render_mode="human") random.seed(0) np.random.seed(0) torch.manual_seed(0) replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = DQN(state_dim,...
env = gym.make('CartPole-v1') state_size = env.observation_space.shape[0] action_size = env.action_space.n agent = DQNAgent(state_size, action_size) episodes = 1000 batch_size = 32 for e in range(episodes): state, _ = env.reset() #重置环境,返回初始观察值和初始奖励 ...
乐仔/Simulated Annealing_Openai_gym_CartPole-v0 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 Star (0) 还没有人 Star 过这个仓库 ...
再接着安装 scipy 版本,也是 windows 10 下 64 位版本: scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 下载这些文件是通过网站:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ,它是提供 WINDOWS 的版本。 接着下来,就是安装 gym 模块: D:\AI\sample\tensorforce>pip install gym 它的网站连接是 https://...