gym的主要目的是提供大量环境,这些环境暴露出一个通用的界面,并进行版本控制以进行比较。要列出安装中可用的环境,只需询问gym.envs.registry: 代码语言:javascript 复制 from gymimportenvsprint(envs.registry.all())#>[EnvSpec(DoubleDunk-v0),EnvSpec(InvertedDoublePendulum-v0),EnvSpec(BeamRider-v0),EnvSpe...
在上述代码中,每一步环境都会返回Observation、Reward、Done、Info四个值,而输入则是一个action。你可以根据这四个值来更新你的策略。这就是一个简单的Gym强化学习环境搭建和使用的例子。通过这个例子,你可以开始使用Gym库来进行强化学习。在实际使用中,你可能需要根据具体的任务和需求来选择不同的环境和算法。同时,...
首先查看gym的环境信息和action信息: importgymenv=gym.make('CartPole-v1')# 定义使用 gym 库中的哪一个环境env=env.unwrapped# 不做这个会有很多限制print(env.action_space)# 查看这个环境中可用的 action 有多少个#Discrete(2)print(env.observation_space)# 查看这个环境中可用的 state 的 observati...
之前说过,pybullet与gym一脉相承,引入RL环境有两种方法,一种是使用gym的make方法创建注册的环境,还有一种则是直接import环境类,实例化类就得到了env。关于如何将已经写好的类注册成为gym可以直接调用的环境我打算下一篇再讲(其实很简单,就是加几个统一的文件),这篇就讲讲如何自定义OpenAI中的Gym环境。 我还是更喜...
【六】gym搭建自己环境升级版设计,动态障碍---强化学习 1.环境背景介绍: 如图所示:初始状态下的环境,机器人在左上角出发,去寻找右下角的电池,静态障碍:分别在10、19位置,动态障碍:有飞机和轮船,箭头表示它们可以移动到的位置,会随时间改变而改变。这里假设:它们的移动速度和机器人一样。飞机会沿着当前列上下来回...
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...
本文实现了一个简单的基于gym仿两智能体强化学习环境demo,参考师兄的博客,基于自定义gym环境的强化学习。 场景描述: agent1起点(1,0),agent2起点(0,0) agent1终点(0,4),agent2终点(0,3) 动作空间:{加速,减速,左换道,右换道,倒车},每个agent拥有五种动作,两个agent共有25种动作组合 ...
安装Mujoco是因为gym环境中的许多仿真环境都用到这个物理引擎,比如Robotics,Mujoco最初是由华盛顿大学研发的,目前是收费使用的,作为学生党的我们可以有一年的免费使用,但是需要使用edu邮箱进行注册申请,同时也可以申请一个月的临时使用。Mujoco的网址为https://www.roboti.us/license.html ...
Gym的Github地址。 1. ReadMe解读 Gym 是一个开源 Python 库,通过提供标准 API 在强化学习算法和环境之间进行通信,以及符合该 API 的标准环境集,用于开发和比较强化学习算法。自发布以来,Gym 的 API 已成为强化学习领域的标准。
最近研究AirSim仿真平台主要是为了进行强化学习的相关实验,所以利用AirSim提供的Python API搭建一个OpenAI Gym风格的强化学习环境才是我的最终目的。 AirSim提供了一个Gym强化学习模板,我对这个文件进行了适合自己需求的修改,具体修改内容都在注释中标注了。该文件和相关文件都在https://github.com/microsoft/AirSim/tree/...