importgym # 导入自定义环境importcustom_env # 创建环境实例 env=gym.make('CustomEnv-v0')# 测试环境forepisodeinrange(5):state=env.reset()total_reward=0done=Falsewhilenot done:action=env.action_space.sample()# 随机选择动作 next_state,reward,done,_=env.step(action)total_reward+=rewardprint(f...
Gym 的源代码结构包括多个子模块,其中关键的模块有: gym.envs: 包含了所有内置的环境。 gym.spaces: 包含了空间类的定义。 gym.wrappers: 包含了一些环境包装器,可以用于修改现有环境的行为。 3. 代码示例:自定义环境 让我们通过创建一个简单的自定义环境来深入了解 Gym 的代码结构。我们将创建一个名为 CustomE...
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...
OpenAI Gym environments for an open-source quadruped robot (SpotMicro) machine-learningreinforcement-learningrobotroboticstensorflowopenai-gympython3artificial-intelligenceinverse-kinematicsopenaireinforcement-learning-algorithmslegged-robotsquadrupedrobotic-armopenai-gym-environmentspybulletgym-environmentquadruped-robot-gai...
The most simple, flexible, and comprehensive OpenAI Gym trading environment (Approved by OpenAI Gym) reinforcement-learningtradingopenai-gymq-learningforexdqntrading-algorithmsstocksgym-environmentstrading-environments UpdatedMar 14, 2024 Python pathak22/noreward-rl ...
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...
OpenAI Gym comes packed with a lot of awesome environments, ranging from environments featuring classic control tasks to ones that let you train your agents to play Atari games like Breakout, Pacman, and Seaquest. However, you may still have a task at hand that necessitates the creation of ...
1. 安装 OpenAI Gym 首先,确保你已经安装了 OpenAI Gym: 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,获得一个正的奖励;向左移动一步,获得一个负的奖励。目标...
"OpenAIGym"为 PythonOpenAI Gym强化学习环境程序包提供接口. 为了使用"OpenAIGym",必须安装 OpenAI Gym Python 程序包. OpenAI Gym Python 程序包仅在 Linux 和 macOS 平台上正式支持. 另外,一些族环境也可用. 本页面上的范例使用了 "Atari" 族环境. 根据主机系统的详细信息,这些族可以使用下列之一从命令行安装...