后面我们尝试以此为基础自定义一个元胞自动机的环境。 CartPole-v1 环境的代码 """Classic cart-pole system implemented by Rich Sutton et al.Copied from http://incompleteideas.net/sutton/book/code/pole.cpermalink: https://perma.cc/C9ZM-652R"""importmathimportgymfromgymimportspaces,loggerfromgym.u...
在CartPole环境的情况下,您可以在此源代码中找到两个已注册的版本。如您所见,行50到65存在两个CartPole版本,标记为v0和v1,它们的区别在于参数max_episode_steps和reward_threshold: register( id='CartPole-v0', entry_point='gym.envs.classic_control:CartPoleEnv', max_episode_steps=200, reward_threshold=...
importgymenv=gym.make('CartPole-v0')print(env.action_space)#> Discrete(2)print(env.observation_space)#> Box(4,) 从程序运行结果可以看出: 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}。
1. 安装 Gym 安装Gym 库是开始的第一步,通过 pip 命令即可轻松完成: pip install gym 2. 导入并创建环境 以创建一个“CartPole-v1”环境为例,只需几行代码: import gym # 创建环境实例 env = gym.make('CartPole-v1') 3. 初始化智能体 智能体的设计灵活多样,可以是简单的随机选择,也可以是复杂的深度...
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...
Gym提供了许多预定义的环境,比如经典的CartPole、MountainCar等。我们可以使用``函数来创建一个特定的环境实例。例如,创建一个CartPole环境: env=('CartPole-v1') 4. 要了解一个环境的具体信息,可以使用_space和_space属性。observation_space描述了状态空间的维度和范围,action_space描述了动作空间的维度和范围。以下...
shouldUseHlsWay:unknown videoWidth:0 videoHeight:0 fragLastKbps:-Kbps playingFragRelUrl:undefined currentLevel:-1 currentFPS:0 [x] #3Action类型Discrete【RL强化学习】OpenAi Gym实例CartPole-V1 2172 最近播放2022-04-09 发布 一起学AI 求知若渴、虚心若愚 ...
相比之下，神经网络策略能够自动学习从观察值到动作的概率分布。对于CartPole-v1环境，神经网络只需一个输出神经元，用来估计向左或向右移动的概率。通过随机选择动作，智能体能够在探索新动作与利用已知动作之间找到平衡。使用Keras实现神经网络策略，输入数量为观察空间的大小，隐藏层神经元数量较少，以解决...
1. 安装Gym:首先,您需要在Python环境中安装Gym库。您可以使用以下命令安装它: ``` pip install gym ``` 2. 导入Gym和选择环境:导入Gym库,并选择一个环境来进行实例化。例如,您可以选择CartPole-v1环境,它是一个简单的强化学习问题,目标是通过控制杆的移动来保持平衡。 ```python import gym env = gym.mak...
Cartpole是gym中最简单的环境(environments)之一, 正如开头的动画演示的, Cartpole的目标是利用cart(轴上的小车)左右移动来平衡画面中杆子, 杆子能越长时间保持平衡,得分越高. 在Cartpole运行过程中,会反馈一个4唯向量来表示当前系统所处的状态, 用户需要做的就是输入一个2维向量来标识是向左运动还是向右运动. ...