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...
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')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))break...
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...
问OpenAI健身房环境'CartPole-v0‘与'CartPole-v1’的差异ENOpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法...
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...
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 ...
1import gym 2from RL_brainimportDeepQNetwork34env=gym.make('CartPole-v0')#定义使用gym库中的哪一个环境 5env=env.unwrapped #还原env的原始设置,env外包了一层防作弊层67print(env.action_space)#查看这个环境可用的action有多少个8print(env.observation_space)#查看这个环境中可用的state的observation有多少...
import gym 接着，创建CartPole环境实例：env = gym.make('CartPole-v1')然后，重置环境并开始渲染画面：env.reset()for _ in range(100): env.render()在每个时间步，你可以从动作空间中随机采样一个动作，并执行它：action = env.action_space.sample()observation, reward, done, info = env.step(act...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone https://github.com/openai/gym cd gym pip install-e。 您以后可以运行pip install -e.[all]执行包含所有环境的完整安装。这需要安装更多涉及的依赖项,包括cmake和最新的pip版本。 环境环境 这是运行某件事的最低限度示例。这将在1000个时间步中运行CartPole-v0环...