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...
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...
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=...
在gym的Cart Pole环境(env)里面,左移或者右移小车的action之后,env会返回一个+1的reward。其中CartPole-v0中到达200个reward之后,游戏也会结束,而CartPole-v1中则为500。最大奖励(reward)阈值可通过前面介绍的注册表进行修改。 7. 注册表 Gym是一个包含各种各样强化学习仿真环境的大集合,并且封装成通用的接口暴...
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走...
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...
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')max_number_of_steps=200# 每一场游戏的最高得分#---获胜的条件是最近100场平均得分高于195---goal_average_steps=195num_consecutive_iterations=100#---num_episodes=5000# 共进行5000场游戏last_time_steps=np.zeros(num_consecutive_iterations)# 只存储最近100场的得分(可以...
import gym env = 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 {} ...
OpenAI健身房cartpole-v0理解观察和动作关系 python、openai-gym 我对建模系统很感兴趣,这个系统可以使用openai健身房来制作一个模型,不仅表现良好,而且希望更好,而且不断改进,以收敛于最好的动作。 这就是我初始化env的方法env = gym.make("CartPole-v0")它返回一组信息;观察,奖励,完成和信息,信息总是没...