OpenAI 创建的 Gym 是开源的 Python 库，通过提供一个用于在学习算法和环境之间通信的标准 API 以及一组符合该 API 的标准环境，来开发和比较强化学习（DL）算法。自推出以来，Gym 的 API 已经成为了领域标准。目前，在 Gym 的项目主页，Star 量已经达到了 26.6k。项目地址：https://github.com/openai/gym 近...
next_state,reward,done,_=env.step(action)total_reward+=rewardprint(f"Episode {episode + 1}, Total Reward: {total_reward}") 以上代码中,我们导入了自定义环境并使用 gym.make 创建了环境实例。然后,我们测试了该环境的随机策略。 5. 总结 本篇博客介绍了如何在 OpenAI Gym 中创建和定制环境。通过实现...
Gymnasium(原OpenAI Gym,现在由Farama foundation维护)是一个为所有单体强化学习环境提供API的项目,包括常见环境的实现:cartpole、pendulum(钟摆)、mountain-car、mujoco、atari等。 API包含四个关键函数:make、reset、step和render,这些基本用法将向您介绍。Gymnasium的核心是Env,这是一个高级python类,代表了强化学习理论...
1import gym 2from RL_brainimportDeepQNetwork34env=gym.make('CartPole-v0')#定义使用gym库中的哪一个环境 5env=env.unwrapped #还原env的原始设置,env外包了一层防作弊层67print(env.action_space)#查看这个环境可用的action有多少个8print(env.observation_space)#查看这个环境中可用的state的observation有多少...
简介:OpenAI Gym 经典控制环境介绍——CartPole(倒立摆) 1. 前言 自从AlphaGo的横空出世之后,整个工业界都为之振奋,也确定了强化学习在人工智能领域的重要地位,越来越多的人加入到强化学习的研究和学习中。强化学习(Reinforcement learning, RL)是机器学习的一个子领域,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。强...
We’re releasing the public beta of OpenAI Gym, a toolkit for developing and comparing reinforcement learning (RL) algorithms. It consists of a growing suite of environments (from simulated robots to Atari games), and a site for comparing and reproducing
摘要:OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包,本文主要介绍Gym仿真环境的功能和工具包的使用方法,并详细介绍其中的经典控制问题中的倒立摆(CartPole-v0/1)问题。最后针对倒立摆问题如何建立控制模型并采用爬山算法优化进行了介绍,并给出了相应的完整python代码示例和解释。要点如下: ...
OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。它提供了一套标准的接口,用于定义环境(environment)、智能体(agent)和算法(algorithm)。环境是智能体与之交互的模拟世界,它定义了状态空间(observation space)、动作空间(action space)、状态转移函数、奖励函数等。 2. 明确自定义环境的需求和目标 在创建自定义...
OpenAI的 gym 是一个很棒的软件包,允许你创建自定义强化学习agents。它提供了相当多的预构建环境,如CartPole、MountainCar,以及大量免费的Atari游戏供用户体验。 这些环境非常适合学习,但最终你将需要设置一个agent来解决自定义问题。为此,你需要创建一个关于你特定问题域的自定义环境。之后,我们将创建一个自定义股票市...