step=0whileTrue:#env.render()step +=1epsi= 1.0 / (i + 1)ifrandom.random() <epsi: action=random.randrange(action_space_dim)else: state_tensor= torch.tensor(state, dtype=torch.float).view(1,-1) action=torch.argmax(q_net(state_tensor)).item() next_state, reward, done, _=env.ste...
reward= 1else: reward=0 current_q= q_table[digital_state][action]#根据公式更新qtableq_table[digital_state][action] += rate * (reward + factor * max(q_table[next_digital_state]) -current_q) digital_state=next_digital_stateifdone:print(step)break...
r,done,_=env.step(a)total_reward+=ragent.store(s,a,r,s_,done)ifagent.memory_count>args.batch_size:agent.learn()update_count+=1agent.update_epsilon()ifupdate_count%20==0:agent.update_q_target()s=s_ifdone:break
GAMMA = 0.9 # reward discount TARGET_REPLACE_ITER = 100 # 目标网络更新频率(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 ...
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...
唯一的区别似乎在于它们内部分配的max_episode_steps和reward_threshold,可以如下所示访问。CartPole-v0的值为200/195.0,CartPole-v1的值为500/475.0。乍一看,其余部分似乎完全相同。 import gym env = gym.make("CartPole-v1") print(self.env.spec.max_episode_steps) print(self.env.spec.reward_threshold) ...
State由杆的角速度,小车的速度,小车位置和杆和小车的夹角角度组成。Action是对小车向左\右施加1N的力。在本episode结束之前,做出的每一步动作都得到1的reward。玩家在游戏中要对小车施加力,使得杆不会倒下。显然行动的step越多,杆不倒的时间越长,玩家获得的奖励就越高。
如果一个动作得到的reward多，那么我们就使其出现的概率增加，如果一个动作得到的reward少，我们就使其...
advantages = tf.placeholder(tf.float32, name="reward_signal")#定义人工设置的虚拟label的占位符input_y#以及每个Action的潜在价值的占位符#当Action取值为1的概率为probability(即策略网络输出的概率)#当Action取值为0的概率为1-probability#label取值与Action相反,即label=1-Action。#当Action为1时,label为0,...
np.expand_dims(action_batch, axis=-1) reward_batch = np.expand_dims(reward_batch, axis=-1...