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...
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...
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=...
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)...
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) ...
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...
2.3.1 伪代码 2.3.2 用 A2C 方法解决 CartPole 问题 2.3.3 性能 2.3.4 引入目标网络 3. 总结 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...
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 ...
1 前言 今天我们来用Pytorch实现一下用Advantage Actor-Critic 也就是A3C的非异步版本A2C玩CartPole。 0 2 前提条件 要理解今天的这个DRL实战,需要具备以下条件: 理解Advantage Actor-Critic算法 熟悉Python 一定程度了解PyTorch 安装了OpenAI Gym的环境 3 Advantage Actor-Critic 算法简介 这里直接引用David Silver的Tal...
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 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: 使用深度神经网络替代原来的Q表:这个很容易理解原因...