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...
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...
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...
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...
基本环境可以参考:https://gym.openai.com/envs/CartPole-v1/ 以及https://github.com/PaddlePaddle/PARL/tree/develop/examples/DQN 学习的目标是使得木棍在小车上树立的时间尽量长。action的选择只有向左或者是向右。环境会自动给出给出反馈,每一步后的得分,下一个局面的描述的状态,是否是结束。环境状态被gym自...
close(self):关闭环境,并清除内存。 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。
而pytorch今年更新了一个大版本,更到0.4了,很多老代码都不兼容了,于是基于最新版重写了一下 CartPole-v0这个环境的DQN代码。 对代码进行了简化,网上其他很多代码不是太老就是太乱; 增加了一个动态绘图函数; 这次改动可以很快就达到200步,不过后期不稳定,还需要详细调整下 探索-利用困境。 CartPole-v0环境: Gym...
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 ...
环境：CartPole-v0，算法：DQN，设备：cpu 回合：10/200，奖励：10.00，Epislon: 0.062 回合：20/...