reward= -1else: 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...
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...
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 ...
程序主要的流程为: forepisodeinrange(args.episodes):total_reward,loss=0,0s=env.reset()whileTrue:ifis_render:env.render()a=agent.choose_action(s)s_,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....
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。
如果在prob很小的情况下, 得到了一个大的Reward, 也就是大的vt, 那么-log(prob)*vt就更大, 表示...
# running_reward = reward_sum if running_reward is None else running_reward * 0.99 + reward_sum * 0.01 print('Average reward for episode %d : %f.' % (episode_number, reward_sum / batch_size)) if reward_sum / batch_size > 200: print("Task solved in", episode_number, 'episodes!'...
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...