if__name__=="__main__":# 创建环境和模型 env=gym.make("CartPole-v1")model=DQN(env.action_space.n)target_model=DQN(env.action_space.n)target_model.set_weights(model.get_weights())# 创建经验回放缓冲区 replay_buffer=ReplayBuffer(capacity=10000)# 训练DQN模型train_dqn(env,model,target_mod...
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...
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"....
Gym支持将用户制作的环境写入到注册表中,需要执行gym.make()和在启动时注册register,具体可参考这篇博客:gym介绍。同时我们可以通过写入新的注册表实现对环境中的某些参数设置进行修改,例如 python form gym.envs.registrationimportregisterregister(id='CartPole-v2',entry_point='gym.envs.classic_control:CartPoleEnv...
在Ubuntu 20.04 上顺利运行 OpenAI Gym 中的 CartPole 示例程序。 ● ### 安装和配置 ● 1.确认 Python 和 Pip: ● - Ubuntu 20.04 通常自带 Python 3。 ● - 检查 Python 版本:在终端运行 `python3 --version`。 ● - 如果 Python 未安装,使用 `sudo apt install python3` 安装。
env= gym.make('CartPole-v0')env.reset()# start here. for_inrange(1000): env.render()env.step(env.action_space.sample())#take a random action Observations If we ever want todo better than take random actionsat each step, it'd probably be good to actually know what our actions are ...
CartPole环境是OpenAI Gym提供的一个用于测试和对比强化学习算法的经典控制任务。该环境模拟了一个小车上竖立着一根杆子的场景，目标是通过控制小车的左右移动来保持杆子竖直不倒。环境接口：用户无需深入理解环境内部的实现细节，只需通过Gym提供的统一接口与环境进行交互。交互过程包括初始化环境、执行动作、...
代码解释: 导入 OpenAI Gym 库用于创建和管理强化学习环境,numpy库用于数值计算,time库用于控制测试时的动画显示速度。 使用gym.make('CartPole-v1')创建 CartPole 环境,该环境模拟一个在小车上的倒立摆,智能体需要通过向左或向右推动小车来保持倒立摆的平衡。 初始化 Q 表,Q 表的行数等于状态空间的大小(由环境的...
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...
运行CartPole 示例: - 确保虚拟环境已激活(即您在 `openai-gym-env` 中)。 - 在终端中,运行 `python cartpole_example.py`。 - 观察 CartPole 环境在新弹出的窗口中的动作。### 后续步骤 代码调试和改进: - 如果运行时遇到任何错误或警告,请根据错误信息进行相应的调试和代码修改。 - 您可以根据自己的需求...