CartPole是一个杆子连在一个小车上,小车可以无摩擦的左右运动,杆子(倒立摆)一开始是竖直线向上的。小车通过左右运动使得杆子不倒。 观测量是一个Box(4)类型的: x : Cart Position: [-4.8, 4.8] \dot{x} : Car…
目标是通过在小车上向左和向右施加力来平衡杆,坚持得越久越好。 0x10 问题解读 从Cart Pole页面的描述中,我们可以得到不少关键信息: 0x11 环境说明 首先看到这个这个表,它的含义是: 在python 通过以下语句可以创建 CartPole(版本 v1)的预设环境: import gymnasium env = gymnasium.make("CartPole-v1") 而在这...
CartPole-v0和v1是Gym中的两个版本，分别要求保持杆子竖直的时间不同。在控制倒立摆时，可以利用简单的控制模型，如基于加权和的决策策略，通过爬山算法优化权值，以最大化持续时间。爬山算法通过局部搜索，逐步改进模型参数，直到找到最优解。虽然Gym提供了丰富的环境，如车杆游戏（CartPole）、迷宫等，都...
CartPole环境是游戏场中的一种经典任务，模拟一个杆子与小车的系统。杆子固定在小车上，小车可以在水平面内无摩擦滑动。初始时，杆子垂直竖直向上，目标是通过控制小车左右滑动，使得杆子保持直立状态，避免倒下。观测空间采用Box(4)形式，包含四维信息：Cart Position: 范围在[-4.8, 4.8]之间，表示小车...
Gym 的 "CartPole" 环境 在OpenAI Gym 中,"CartPole" 属于 "经典控制" 分类。这个环境模拟了一个小车,上面有一个可以摆动的杆子。目标是通过移动小车来保持杆子垂直。 代码示例(Python) importgym# 初始化环境env=gym.make("CartPole-v1")state=env.reset()# 进行100个时间步的模拟for_inrange(100):env.ren...
3.CartPole-v0/1原理与功能 在CartPole-v0的环境中,实际参考了论文:AG Barto, RS Sutton and CW Anderson, "Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problem", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1983.中的倒立摆控制问题。
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: ...
在gym的Cart Pole环境(env)里面,左移或者右移小车的action之后,env会返回一个+1的reward。其中CartPole-v0中到达200个reward之后,游戏也会结束,而CartPole-v1中则为500。最大奖励(reward)阈值可通过前面介绍的注册表进行修改。 7. 注册表 Gym是一个包含各种各样强化学习仿真环境的大集合,并且封装成通用的接口暴...
测试问题集,每个问题成为环境(environment):可以用于强化学习算法开发,这些环境有共享的接口,允许用户设计通用的算法,例如:Atari、CartPole等。 OpenAI Gym服务:提供一个站点和api,允许用户对自己训练的算法进行性能比较。 其中Gym以界面简单、pythonic,并且能够表示一般的 RL 问题,而在强化学习领域非常知名。
CartPole-v1环境中,手推车上面有一个杆,手推车沿着无摩擦的轨道移动。 通过对推车施加+1或-1的力来控制系统。 钟摆最开始为直立状态,训练的目的是防止其跌落。 杆保持直立的每个时间步长都提供+1的奖励。 当杆与垂直线的夹角超过15度时,或者推车从中心移出2.4个单位以上时,训练结束。