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...
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
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....
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) ...
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...
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...
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在Q-learning、DQN中,都是根据\epsilon-greedy策略,但是这里是依据概率进行采样,因为我们的目标是不断的对动作选择的概率进行调整。 defchoose_action(self,s):s=torch.unsqueeze(torch.FloatTensor(s),0)# [1, n_states]logits=self.model(s)# [1, n_actions]probs=F.softmax(logits,1)action=torch.multi...