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...
observation, reward, done, info=env.step(action)ifdone: print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))breakenv.close() 结果如下: 9. 最后给出一些常见的gym环境,可能会有一些有版本问题,不过错误时有提示: 经典控制 Classic Control: Acrobot-v1:双摆杆倒立摆问题。 CartPole-v1:杆车平衡...
核心代码示例(Python) importgym# 创建环境env=gym.make('CartPole-v1')# 初始化环境state=env.reset()for_inrange(1000):env.render()# 渲染环境action=env.action_space.sample()# 随机选择一个动作state,reward,done,_=env.step(action)# 采取行动ifdone:breakenv.close() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
importgym# 导入Gym库importnumpyasnp# 导入Numpy库,用于数学计算 1. 2. 说明:我们首先导入gym库用于创建环境,并导入numpy库进行计算。 步骤3: 创建一个环境 现在,我们将创建一个环境。在Gym中,有很多预定义的环境可供使用。这里我们使用“CartPole-v1”环境作为示例。 env=gym.make('CartPole-v1')# 创建Cart...
format(t+1)) break env.close() 执行以上代码后,我们将看到一个模拟器窗口,显示CartPole环境的运行情况。当杆子倾斜过多或平衡时间超过限制时,该模拟器窗口将关闭,同时输出消息显示该次模拟的持续时间。 结论 通过gym库,我们可以方便地创建、使用和评估各种强化学习算法。本篇文章介绍了gym库的安装过程、创建环境...
首先,我们需要创建一个环境实例。gym提供了多种环境,比如经典的CartPole、MountainCar等。以下是创建一个CartPole环境的例子: importgym# 创建环境实例env=gym.make('CartPole-v1') 观察与行动 在环境中,代理通过调用env.observe()获取当前的状态(观察),然后根据状态决定下一步的行动。行动的选择依赖于代理的策略,可...
importgymnasiumasgym# 假设我们想要同时在多个环境上训练env_names=['CartPole-v1','MountainCar-v0','Acrobot-v1']# 示例环境列表envs=[gym.make(env_name,render_mode="human")forenv_nameinenv_names]forenvinenvs:observation,info=env.reset()for_inrange(1000):action=env.action_space....
我正在尝试在gym的CartPole-v1环境中种植随机性,但是没有种子属性。我已确保gym和python是最新版本,并查阅了文档,但没有找到任何信息。请帮忙。 这是我尝试过的: env = gym.make('CartPole-v1') env.seed(0) 我本以为这段代码不会出现任何问题,但实际上却出现了以下错误: AttributeError: 'CartPoleEnv'...
1. 查看所有环境 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露给用户,查看所有环境的代码如下 import gymnasium as gym from gym import envs print(envs.re...
env_names = ['CartPole-v1','MountainCar-v0','Acrobot-v1']# 示例环境列表 envs = [gym.make(env_name, render_mode="human")forenv_nameinenv_names] forenvinenvs: observation, info = env.reset() for_inrange(1000): action = env.action_space.sample() ...