Gym是一个包含各种各样强化学习仿真环境的大集合,并且封装成通用的接口暴露给用户,查看所有环境的代码如下 fromgymimportenvsprint(envs.registry.all())#> [EnvSpec(DoubleDunk-v0), EnvSpec(InvertedDoublePendulum-v0), EnvSpec(BeamRider-v0), EnvSpec(P
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...
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的环境工具包，它...
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=...
CartPole-v0 是OpenAI Gym 提供的一个经典强化学习环境,用于测试和开发控制算法。它的目标是让智能体(Agent)控制一个小车(Cart),使其顶部的杆子(Pole)保持直立不倒。下面详细介绍该环境的关键要素: 1. 环境描述 问题类型:控制问题(Control Problem) 目标:通过左右移动小车,使杆子尽可能长时间保持直立。 终止条件(...
本文介绍 PPO 这个 online RL 的经典算法,并在 CartPole-V0 上进行测试。由于 PPO 是源自 TPRO 的,因此也会在原理部分介绍 TPRO 参考:张伟楠《动手学强化学习》、王树森《深度强化学习》 完整代码下载:8_[Gym] CartPole-V0 (PPO) 文章目录 1. TPRO(置信域策略优化)方法 ...
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 ...
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的环境工具包，它...