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...
我使用Open AI gym分别重现了一些名为CartPole-v0和MountainCar-v0的实验。 对于CartPole-v0,奖励是+1和0。每一集都有300个时间步长,代理试图尽可能多地获得总奖励。 源代码如下:https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/classic_control/cartpole.py 但在MountainCar- 浏览69提问于2020-07-2...
如果概率越小, 反向的log(prob) 反而越大. 而vt代表的是当前状态s下采取动作a所能得到的奖励，这是...
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)...
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 ...
本文结合Actor-Critic算法,针对CartPole-v1倒立摆小车环境进行了强化学习训练,最后成功实现了小车长时间维持平衡、奖励曲线收敛的理想效果。 在实验过程中,我们发现,Actor-Critic算法的收敛速度并不快,另外收敛过程波动也比较大,导致这种现象的主要原因在于,在Actor-Critic算法中,估计Q值的网络Critic网络存在...
环境：CartPole-v0，算法：DQN，设备：cpu 回合：10/200，奖励：10.00，Epislon: 0.062 回合：20/...
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: ...
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 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 代码语言:txt 复制 回合...