强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互来学习如何采取最佳行动。RL Gym 是一个开源的强化学习环境库，提供了多种预定义的环境，方便研究者进行算法测试和实验。
环境类型
RL Gym 提供了多种类型的强化学习环境，包括：
- Atari 游戏环境：例如《Pong》、《Space Invaders》等经典游戏。
- Box2D 环境：模拟物理世界的 2D 环境。
- MuJoCo 环境：提供高级的模拟环境，如机器人、机械臂等。
使用方法
在 RL Gym 中，你可以通过以下步骤来创建和运行一个强化学习环境：
- 导入 RL Gym 库。
- 创建环境实例。
- 执行环境中的动作。
- 获取环境状态和奖励。
示例代码
import gym
# 创建环境实例
env = gym.make('Pong-v0')
# 执行一个动作
action = env.action_space.sample()
state, reward, done, info = env.step(action)
# 获取环境状态
print(state)
# 关闭环境
env.close()
扩展阅读
更多关于 RL Gym 的信息，可以访问 RL Gym 官方文档。