这里首先用之前学习过的qlearning来处理CartPole-v1模型。 CartPole-v1是一个倒立摆模型,目标是通过左右移动滑块保证倒立杆能够尽可能长时间倒立,最长步骤为500步。 模型控制量是左0、右1两个。 模型状态量为下面四个: 由于要用qtable,但是状态量是连续的,所以我们要先对状态做离散化处理,对应state_dig函数。 然...
CartPole-v1解决 实现dqn解决某个问题的时候,常常一些微小的变动,导致失败。 例如在cartpole这个环境,同样是使用了三层线性网络,激活函数是relu,一种实现能让奖励曲线快速的达到指定的目标,但是另一种却学不到什么。 分析了很久,应该是batch采样训练出问题的可能性大一点,但是后来将成功的方案嫁接到那种失败的,测试后...
env = gym.make("CartPole-v1",render_mode="human").unwrapped # 使用gym库中的环境:CartPole,且打开封装(若想了解该环境,请自行百度) N_state = env.observation_space.shape[0] #特征数N_action = env.action_space.n class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__()...
x=torch.relu(self.linear2(x)) x=self.linear3(x)returnxif__name__=='__main__': negative_reward= -10.0positive_reward= 10.0x_bound= 1.0gamma= 0.9batch_size= 64capacity= 1000buffer=[] env= gym.make('CartPole-v1') state_space_num=env.observation_space.shape[0] action_space_dim=en...
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...
CartPole-v1环境 结果展示 小结 §01算法思想 Actor-Critic算法分为两部分:actor和critic。actor的前身是policy gradient,可以较容易地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做此操作会因为空间过大而爆炸。因为Actor是基于回合更新的,所以学习效率比较慢。因此引入value-based的算法作为Critic,就...
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...
Repository files navigation README This program utilizes a Deep Q-Network implemented with Pytorch in an attempt to solve the CartPole-v1 environment. The file "cartpoleData.pth" is the data collected throughout the agent's training.About No description, website, or topics provided. Resources ...
如上图所示,我们每次选择下一状态st+1最大的Q值,假设绿色部分是高估的值,那当我们选择该Q值时,高估的值也就被加了进去。每个状态的Q值都依赖于其下一个状态的Q值,所以容易出现过高的情况。 所以在Double DQN中,选动作的Q-function和计算值的Q-function不是同一个。