https://github.com/openai/gym/blob/0cd9266d986d470ed9c0dd87a41cd680b65cfe1c/gym/envs/classic_control/cartpole.py 在demo代码中打印了解数据形式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print("env.action_space",env.action_space)>>Discrete(2) 动作空间是一个离散数据: 状态空间值...
1. 安装 OpenAI Gym 首先,确保你已经安装了 OpenAI Gym: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install gym 2. 创建一个简单的定制环境 让我们从创建一个简单的自定义环境开始。我们将创建一个名为 CustomEnv 的环境,这个环境的任务是让一个小车从左侧移动到右侧。小车每次向右移动一步,获得...
OpenAI Gym服务:提供一个站点和API(比如经典控制问题:CartPole-v0),允许用户对他们的测试结果进行比较。 简单来说OpenAI Gym提供了许多问题和环境(或游戏)的接口,而用户无需过多了解游戏的内部实现,通过简单地调用就可以用来测试和仿真。接下来以经典控制问题CartPole-v0为例,简单了解一下Gym的特点,以下代码来自OpenA...
在OpenAI Gym中，与环境的交互流程非常简单明了。你只需遵循以下几步，就能开始你的探索之旅： **创建环境**：首先，你需要创建你想要与之交互的环境实例。例如，对于CartPole环境，你可以使用`gym.make('CartPole-v1')`来创建一个实例。 **重置环境**：在开始游戏之前，你需要重置环境以获取初始状态。这通常...
https://github.com/openai/gymgithub.com/openai/gym Gym 库主要提供了一系列测试环境——environments,方便我们测试,并且它们有共享的数据接口,以便我们部署通用的算法。 1 安装 Gym 基于 Python 3.5+,安装很简单,直接 pip 就可以: >>>pipinstallgym ...
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...
如何在OpenAI Gym中运行示例代码? 1 简介 这一部分参考官网提供的文档[1],对 Gym 的运作方式进行简单的介绍。Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,其对「代理」(agent)的结构不作要求,还可以和任意数值计算库兼容(如 Tensorflow 和 Pytorch)。Gym 提供了一系列用于交互的「环境」,这些环境共享统一的接...
Windows下OpenAI gym环境的使用作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/1. gym环境搭建用到的关键语句1.1 准备工作首先创建一个虚拟环境conda create -n RL python=3.8,激活activate RL。我用到的包及版本conda list:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21...
首先,确保你已经安装了 OpenAI Gym 和其他必要的依赖: pip install gym pip install numpy pip install tensorflow pip install matplotlib 2. 多智能体环境 我们将以一个简单的多智能体环境为例,该环境称为 MultiAgentEnv,其中包含两个智能体,它们分别控制两辆小车,目标是使两辆小车在一个二维平面上协同移动,避免...