OpenAI 的 gym 刚好有两个用 Box2D 模拟的环境,动作空间为连续与离散,如下: 连续动作,LunarLanderContinuous-v2,action 为两个闭区间内的浮点数,控制两对发动机,符号决定喷射方向,绝对值决定喷射力度。 离散动作,LunarLander-v2,action 为一个整数(可为 0,1,2,3),控制四个发动机,被选中的发动机将会喷气。 我选...
gym:用于创建和管理强化学习环境(例如Pendulum-v1)。 numpy:处理数组和数值计算。 torch:用于深度学习模型的构建和训练。 deque:一个双端队列,适用于存储经验回放池。 random:用于从经验池中随机抽样。 2. 定义 Actor 网络 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 定义 Actor 网络(策略网络) class...
步骤1:安装必要的库 在Python中,我们需要安装以下库来实现DDPG环境搭建: pip install gym pip install tensorflow pip install keras 1. 2. 3. 步骤2:构建环境 我们需要构建一个适合DDPG算法的环境。可以使用OpenAI Gym提供的环境,也可以自定义环境。 import gym env = gym.make('Pendulum-v0') 1. 2. 3. ...
应用mario环境首先下载游戏环境 pip install gym-super-mario-bros 以下代码都是在上面源码改动得到 训练mario智能体环境代码 main_ddpg.py 对游戏页面预处理 函数想法来自博客t.csdnimg.cn/LY9X0中游戏图像处理 四、网盘连接 链接: pan.baidu.com/s/1zSSX3f 提取码: 1111 ...
本示例使用了OpenAI Gym中的Pendulum-v0环境,该环境是一个倒立摆控制任务。在每个时间步中,智能体需要选择一个力矩来控制倒立摆的摆动,并尽可能使其保持竖直。 代码中,Actor和Critic网络均为两层全连接神经网络,其中Actor网络的输出层使用tanh激活函数,以限制动作范围在[−2,2]之间。经验回放使用一个固定大小的经验...
我们以Open Gym 作为环境为例来讲解。 先复述一下DDPG相关的概念定义: 确定性行为策略 : 定义为一个函数,每一步的行为可以通过 计算获得。 策略网络:用一个卷积神经网络对 函数进行模拟,这个网络我们就叫做策略网络,其参数为 ; behavior policy :在RL训练过程中,我们要兼顾2个e: exploration和exploit;exploration...
1. 环境建模 首先,我们需要创建一个无人机的飞行环境。这个环境可以基于 OpenAI 的 Gym,但我们需要自定义一些飞行规则。 AI检测代码解析 importgymimportnumpyasnpclassDroneEnv(gym.Env):def__init__(self):super(DroneEnv,self).__init__()# 动作空间:无人机的移动速度(向前、向后、升降)self.action_space...
四轴飞行器环境遵循标准的Gym APIs接口来创建、运行和渲染环境。任务由创建环境时的task参数设定。速度控制任务 https://github.com/PaddlePaddle/RLSchool/blob/master/rlschool/quadrotor/demo/demo_velocity_control.gif悬浮控制任务 https://github.com/PaddlePaddle/RLSchool/blob/master/rlschool/quadrotor/demo/demo_...
这里我们使用 OpenAI Gym 的“MountainCarContinuous-v0”来训练我们的DDPG RL 模型，这里的环境提供连续的行动和观察空间，目标是尽快让小车到达山顶。下面定义算法的各种参数，例如最大训练次数、探索噪声和记录间隔等等。 使用固定的随机种子可以使得过程能够回溯。import gym # create the environment env_name='...
强化学习七天打卡营记录,详细算法和代码介绍参考如下博文,感谢博主...、DQN、Policy Gradient、A3C、DDPG、PPO 环境分类:离散控制场景(输出动作可数)、连续控制场景(输出动作值不可数) 强化学习经典环境库GYM将环境交互接口规范化为:重置环境 强化学习入坑之路06 上下左右四个动作。在 Atari 的 Pong 游戏中,游戏有...