next_state, reward, done, _=env.step(action) x, x_dot, theta, theta_dot=stateif(abs(x) >x_bound): r1= 0.5 *negative_rewardelse: r1= negative_reward * abs(x) / x_bound + 0.5 * (-negative_reward)if(abs(theta) >env.theta_threshold_radians): r2= 0.5 *negative_rewardelse: r2...
print(f"episode:{i},reward_sum:{episode_reward_sum}") break
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...
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....
Actor(玩家):为了玩游戏得到尽量高的reward,需要一个策略:输入state,输出action。(用神经网络来近似这个策略函数。剩下的任务就是训练神经网络,得更高的reward。这个网络就被称为actor) Critic(评委):因为actor是基于策略policy的所以需要critic来计算出对应actor的value来反馈给actor,告诉他表现得好不好。所以...
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=...
问OpenAI健身房环境'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...
predict(obs, deterministic=True) obs, reward, done, info = vec_env.step(action) vec_env.render("human") Code Explanation Environment Setup: Creates the CartPole environment with rendering enabled. Model Training: Initializes and trains the A2C model on the CartPole environment. Visualization Loop...
action = env.action_space.sample() # 随机选择一个动作 observation, reward, done, info = env.step(action) 请注意,由于你的问题在最后截断了,所以第4步是基于通常在使用gym库时可能会进行的操作来假设的。如果你只是想要创建和重置环境,而不需要进行任何进一步的操作,那么可以省略第4步。 此外,别忘了在...
问OpenAI健身房环境'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...