action_space 是一个离散Discrete类型,从discrete.py源码可知,范围是一个{0,1,…,n-1}长度为 n 的非负整数集合,在CartPole-v0例子中,动作空间表示为{0,1}。 对于observation_space. 则查看这个space的shape四个边界的上界和下界(能取到...
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。 Cart Pole即车杆游戏,游戏模型如下...
action_space是一个离散Discrete类型,从discrete.py源码可知,范围是一个{0,1,...,n-1}长度为n的非负整数集合,在CartPole-v0例子中,动作空间表示为{0,1}。 observation_space是一个Box类型,从box.py源码可知,表示一个n维的盒子,所以在上一节打印出来的observation是一个长度为 4 的数组。数组中的每个元素都...
fortinrange(100):env.render()print(observation)action=env.action_space.sample()#随机采取一个行动observation,reward,done,info=env.step(action)ifdone:print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))break 大概可以看到这样的效果: 有人可能会好奇done是怎么来的,我们可以看CartPole-v0的源码里...
env = gym.make('CartPole-v0')运创建一个cartpole问题的环境,对于cartpole问题下文会进行详细介绍。 env.reset() 对环境进行重置,得到初始的observation env.render()渲染物体状态的UI,这里调用了gym的渲染接口,我们不做深究 env.action_space.sample()指从动作空间中随机选取一个动作 ...
id="MyEnv-v0", entry_point="gymnasium.envs.classic_control:MyEnv", max_episode_steps=200, reward_threshold=195.0, ) 注意:MyEnv-v0中v0代表环境类的版本号,在定义类的的时候名字里可以不加,但是在id注册的时候要加,后面import的时候要加。
env = gym.make('CartPole-v0') #1.构造env, 根据name指定 env.reset() #2.初始化env for _ in range(1000): env.render() #3.渲染 env.step(env.action_space.sample()) # take a random action#4.action env.close() 效果请点击http://s3-us-west-2.amazonaws.com/rl-gym-doc/cartpole-no...
env=gym.make('CartPole-v0')env.reset()for_inrange(1000):env.render()env.step(env.action_space.sample())# take a random actionenv.close() 通过运行可以看到,别说棍子不倒了,绕着圈带着小车不知道飞到哪里去了。 gym主要为我们提供了两种元素:环境和操作。
importgym# 导入 Gym 的 Python 接口环境包env=gym.make('CartPole-v0')# 构建实验环境env.reset()# 重置一个 episodefor_inrange(1000):env.render()# 显示图形界面action=env.action_space.sample()# 从动作空间中随机选取一个动作observation,reward,done,info=env.step(action)# 用于提交动作,括号内是具...
observation_space 是一个Box类型,从box.py源码可知,表示一个 n 维的盒子,所以在上一节打印出来的observation是一个长度为 4 的数组。数组中的每个元素都具有上下界。 6. 奖励(reward) 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...