defstore(self,s,a,r,s_,done):self.memory.append((s,a,r,s_,done))self.memory_count+=1 这里使用了deque,当数据超过最大存储数量时,前端的数据会被弹出,这样就可以实现用最新的数据代替旧数据。 \epsilon-greedy选择动作: defchoose_action(self,s):s=torch
1 向右推小车(施加 +1 的力) 代码查看动作空间: python复制print(env.action_space) # Discrete(2) 4. 奖励机制(Reward) 每存活 1 步,奖励 +1。 一旦触发终止条件(杆子倒下或小车出界),Episode 结束,不再获得奖励。 最大奖励:在 CartPole-v0 中,最多 200 步,因此最大奖励是 200(新版 CartPole-v1 ...
...以下示例并行运行 3 个 CartPole-v1 环境副本,将 3 个二进制动作的向量(每个子环境一个)作为输入,并返回沿第一维堆叠的 3 个观察值数组,数组为每个子环境返回的奖励,以及一个布尔数组,指示每个子环境中的情节是否已经结束...这些环境被设计得非常简单,具有小的离散状态和动作空间,因此易于学习。 因此,...
本文使用Actor-Critic算法完成对CartPole-v1环境的学习,目标是使得倒立摆小车保持在画面中央部位附近、倒立摆保持直立的时间尽可能长。根据上述对环境的描述,本文定义倒立摆平衡被破坏或维持平衡时间超过预设阈值为一局实验的终止条件,一局之内,倒立摆维持平衡位置的总时长与奖励呈正比例关系。 如图5所示,Ac...
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: ...
env = gym.make('CartPole-v0') #创建CartPole问题的环境env env.reset() #初始化环境 random_episodes =0 reward_sum =0#奖励 whilerandom_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)) ...
环境初始化后，智能体通过env.step()与环境交互，每次迭代获取观察值（Observation）、执行动作（Action）并接收奖励（Reward）。例如，观察值由小车位置、速度、杆子夹角和角变化率构成，智能体通过这些信息调整策略。在Gym中，动作空间和观测空间是关键概念，用于定义有效动作和观测的范围。CartPole-v0和v1...
在gym的Cart Pole环境(env)里面,左移或者右移小车的action之后,env会返回一个+1的reward。其中CartPole-v0中到达200个reward之后,游戏也会结束,而CartPole-v1中则为500。最大奖励(reward)阈值可通过前面介绍的注册表进行修改。 4. 爬山算法解决倒立摆问题 ...
环境:CartPole-v0,算法:DQN,设备:cpu 代码语言:txt AI代码解释 回合:10/200,奖励:10.00,Epislon: 0.062 代码语言:txt AI代码解释 回合:20/200,奖励:85.00,Epislon: 0.014 代码语言:txt AI代码解释 回合:30/200,奖励:41.00,Epislon: 0.011 代码语言:txt AI代码解释 回合:40/200,奖励:31.00,Epislon: 0.010...
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: ...