(固定不懂的Q网络) MEMORY_CAPACITY = 500 # 记忆库容量 # 和环境相关的参数 env = gym.make("CartPole-v1",render_mode="human").unwrapped # 使用gym库中的环境:CartPole,且打开封装(若想了解该环境,请自行百度) N_state = env.observation_space.shape
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...
#接着使用tf.matmul将环境信息observations乘上W1再使用relu激活函数处理得到隐含层的输出layer1 #使用tf.contrib.layers.xavier_initializer方法初始化隐含层的权重W2,其维度为[H,1] W2 = tf.get_variable("W2",shape=[H,1], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) score = tf.matmul(layer1, ...
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...
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...
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...
在每一次迭代中,我们从动作空间中采样了一个随机动作(本环境中只有「向左」和「向右」两个动作)并执行。 ? 执行代码后我们会发现,小车并不能如上图所示维持住平衡,而会直接滚出屏幕外。...,包括执行动作的次数限制、状态的变化阈值等 info(「dict」):输出学习过程
最近有个项目用到了DQN,所以参考实现了DQN,并进行了一点小小的改动,这里把代码分享出来,方便大家使用到自己的项目中去。DQN.py。 参考文献 代码分享 github 原创 是念 2022-09-25 00:04:38 738阅读 深度Q网络:DQN项目实战CartPole-v0 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...