importgymenv=gym.make('CartPole-v0')fori_episodeinrange(20):observation=env.reset()fortinrange(100):env.render()print(observation)action=env.action_space.sample()observation,reward,done,info=env.step(action)ifdone:print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))breakenv.close() 当...
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pythonimport gymenv = gym.make('CartPole-v0')for i_episode in range(20):observation = env.reset()for t in range(100):env.render()print(observation)action = env.action_space.sample()observation, reward, done, info = env.step(action)if done:print("Episode finished after {} timesteps"....
● - 在您的主目录或喜欢的工作目录中,创建一个新的 Python 文件,例如命名为 `cartpole_example.py`。 ● - 使用文本编辑器打开这个文件,并写入以下 Python 代码: ● import gym ● # 创建并初始化 CartPole 环境,指定渲染模式 ● env = gym.make('CartPole-v1', render_mode='human') ● state = env...
OpenAI gym就是这样一个模块,他提供给我们很多优秀的模拟环境。我们的各种强化学习算法都能使用这些环境。之前的环境都是用tkinter来手动编写,或者想玩玩更厉害的,像OpenAI一样,使用pyglet模块来编写。OpenAI gym官网:gym.openai.com/ 我们可以先看看OpenAI gym有哪些游戏:有2D的: 也有3D的: 本次将会以CartPole和...
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...
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...
Gymnasium(原OpenAI Gym,现在由Farama foundation维护)是一个为所有单体强化学习环境提供API的项目,包括常见环境的实现:cartpole、pendulum(钟摆)、mountain-car、mujoco、atari等。 API包含四个关键函数:make、reset、step和render,这些基本用法将向您介绍。Gymnasium的核心是Env,这是一个高级python类,代表了强化学习理论...
2$ pip install gym[all]34# python3.5,复制下面 5$ pip3 install gym[all] 三、CartPole例子 这个游戏的目的是让小车尽量不偏离中心以及棍子尽量垂直,我们可以看下面的示例图,经过训练后小车就会尽量呆在中间棍子也基本保持垂直。 主循环 我们还是采用DQN的方式来实现RL,完整代码最后会给我的github链接。
安装OpenAI Gym 在使用OpenAI Gym之前,需要先安装Gym库。可以使用pip进行安装: 创建强化学习环境 使用OpenAI Gym,可以轻松创建强化学习环境。下面是一个创建CartPole-v1环境的简单示例: 强化学习算法实现 在创建了强化学习环境之后,可以使用各种强化学习算法对环境进行学习和决策。比如,可以使用Q学习算法对CartPole-v1环境...