🧠 什么是 OpenAI Gym？

OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的 Python 库，提供多种模拟环境（如经典控制、机器人运动等）和工具。它由 OpenAI 开发，是强化学习研究的重要工具之一。

📚 主要功能亮点

  • 环境库：包含超过 20 个标准环境（如 CartPole, MountainCar 等）
    OpenAI_Gym_环境库
  • 接口统一：支持 gym.Env 接口，便于算法迁移与测试
    OpenAI_Gym_接口设计
  • 可扩展性：用户可自定义环境，灵活适配研究需求
    OpenAI_Gym_自定义环境

🧪 适用场景

  • 强化学习算法开发（如 Q-learning, DQN, PPO 等）
  • 环境模拟与训练（支持连续/离散动作空间）
  • 研究对比不同算法性能

📘 学习资源推荐

  1. 官方文档：OpenAI Gym Documentation
  2. 入门教程：AI_tutorials/Reinforcement_Learning
  3. 实战案例：AI_tutorials/Deep_Reinforcement_Learning

📌 快速上手步骤

  1. 安装库：pip install gym
  2. 导入环境：import gym
  3. 创建环境实例：env = gym.make('CartPole-v1')
  4. 开始训练循环： 
    for episode in range(100):
    observation = env.reset()
    while True:
        action = env.action_space.sample()
        observation, reward, done, info = env.step(action)
        if done:
            break
    OpenAI_Gym_训练流程

如需进一步探索，可访问 AI_tutorials/Reinforcement_Learning 深入学习强化学习基础。