negative_reward= -10.0positive_reward= 10.0x_bound= 1.0gamma= 0.9batch_size= 64capacity= 1000buffer=[] env= gym.make('CartPole-v1') state_space_num=env.observation_space.shape[0] action_space_dim=env.action_space.n q_net= Net(state_space_num, 256, action_space_dim) target_q_net= ...
这里首先用之前学习过的qlearning来处理CartPole-v1模型。 CartPole-v1是一个倒立摆模型,目标是通过左右移动滑块保证倒立杆能够尽可能长时间倒立,最长步骤为500步。 模型控制量是左0、右1两个。 模型状态量为下面四个: 由于要用qtable,但是状态量是连续的,所以我们要先对状态做离散化处理,对应state_dig函数。 然...
('CartPole-v0') state_size = env.observation_space.shape[0] action_size = env.action_space.n agent = DQNAgent(state_size, action_size) agent.load('./weights/cartpole-dqn.h5') done = False batch_size = 32 for e in range(EPISODES): state = env.reset() state = np.reshape(state,...
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:https://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MountainCar两个经典例子来给大家说明。 二、安装 笔者电脑是Ubuntu16.04,可以直接复制下面代码安装...
为了简单,我们选择了一个简单的环境:车杆平衡(CartPole-v0)。 车杆平衡问题由强化学习大师级人物Andrew Barto等人在1983年的论文《Neuronlike adaptive elements that can solve difficult learning control problem》里提出后,大量的研究人员对该环境进行了研究、大量强化学习教程收录了该环境,使得该环境成为最著名的强化...
在我们开始之前,你可以访问repl.it上的最终演示(https://repl.it/@MikeShi42/CartPole)。 如果这是你第一次学习机器学习或强化学习,我将在这里介绍一些基础知识,这样你就可以了解我们将在这里使用的术语。否则,你可以跳过这一节! 强化学习 强化学习(RL)是在教智能体(我们的算法或者说机器人)在没有明确告诉它如...
import gym import numpy as np env = gym.make('CartPole-v1') def play(env, policy): observation = env.reset() done = False score = 0 observations = [] for _ in range(5000): observations += [observation.tolist()] if done: break outcome = np.dot(policy, observation) action = 1...
env = gym.make('CartPole-v0') 为了实现强化学习算法,我们需要定义一个智能体。智能体需要有一个策略网络,用于根据当前的状态生成动作。同时,智能体还需要有一个值函数网络,用于评估当前状态的价值。这两个网络都可以使用神经网络来实现。 importtensorflowastfclassAgent:def__init__(self, state_dim, action_...
任务CartPole-v0回合最大步数为200。 这个问题中,观察值有4个分量,分别表示小车位置、小车速度、木棒角度和木棒角速度,其取值范围如表所示。动作则取自{0,1},分别表示向左施力和向右施力。 用法:想要用这个环境,需要先安装Python库Gym。安装Gym库的方法可以参见 ...
importgym# 创建一个环境env=gym.make('CartPole-v1')# 使用CartPole环境 1. 2. 3. 4. 代码注释:我们导入了gym库并创建了一个名为 ‘CartPole-v1’ 的环境。 2. 策略网络定义 接下来,我们需要定义一个策略网络。我们将使用PyTorch构建一个简单的神经网络。