OpenAI Gym 环境介绍

OpenAI Gym 是一个开源的机器学习环境，它提供了多种预定义的模拟环境，用于训练和测试强化学习算法。以下是一些关于 OpenAI Gym 的基本信息和特点。

特点

• 预定义环境：Gym 提供了多种预定义的环境，包括经典的控制问题、视觉任务等。
• 可扩展性：用户可以自定义环境，以适应特定的研究需求。
• 易于使用：Gym 提供了简洁的 API，方便用户进行实验。

环境示例

• CartPole：一个经典的控制问题，目标是使一个杆子保持平衡。
• Mountain Car：一个简单的连续控制问题，目标是让小车从一个山谷移动到山顶。

使用方法

import gym

# 创建环境
env = gym.make('CartPole-v0')

# 运行环境
for _ in range(1000):
    env.reset()
    for _ in range(100):
        env.render()
        action = env.action_space.sample()
        state, reward, done, _ = env.step(action)
        if done:
            break

相关资源

更多关于 OpenAI Gym 的信息，可以访问我们的 OpenAI Gym 教程。

CartPole 环境示例