importgymenv=gym.make('CartPole-v0')print(env.action_space)#> Discrete(2)print(env.observation_space)#> Box(4,) 从程序运行结果可以看出: action_space是一个离散Discrete类型,从discrete.py源码可知,范围是一个{0,1,...,n-1}长度为n的非负整数集合,在CartPole-v0例子中,动作空间表示为{0,1}。
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...
我们将使用OpenAI Gym中的CartPole-v1环境,实现一个使用强化学习算法的智能体,使其学会保持杆的平衡。 项目实现 我们可以使用Q学习算法对CartPole-v1环境进行训练,并不断优化智能体的决策策略。在训练结束后,可以对智能体进行测试,并观察其在不同状态下的决策效果。 项目评估 通过绘制学习曲线、观察智能体在测试环境...
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=...
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-v1 CartPole-v1环境中,手推车上面有一个杆,手推车沿着无摩擦的轨道移动。 通过对推车施加+1或-1的力来控制系统。 钟摆最开始为直立状态,训练的目的是防止其跌落。 杆保持直立的每个时间步长都提供+1的奖励。 当杆与垂直线的夹角超过15度时,或者推车从中心移出2.4个单位以上时,训练结束。
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...
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。
totalVideoFrames:0 shouldUseHlsWay:unknown videoWidth:0 videoHeight:0 fragLastKbps:-Kbps playingFragRelUrl:undefined currentLevel:-1 currentFPS:0 [x] #3Action类型Discrete【RL强化学习】OpenAi Gym实例CartPole-V1 2172 最近播放2022-04-09 发布 ...