RL Gym 是一个用于强化学习（Reinforcement Learning）实验的平台，它提供了一个易于使用的接口来创建和测试强化学习算法。

安装

首先，确保你已经安装了 Python。然后，你可以通过以下命令安装 RL Gym：

pip install gym

快速开始

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 RL Gym：

import gym

# 创建一个环境
env = gym.make('CartPole-v0')

# 重置环境
state = env.reset()

# 执行动作
action = 1
state, reward, done, info = env.step(action)

# 打印状态
print(state)

# 关闭环境
env.close()

环境列表

RL Gym 提供了多种预定义的环境，包括：

  • CartPole-v0: 一个经典的平衡杆问题。
  • MountainCar-v0: 一个汽车爬山问题。
  • Pendulum-v0: 一个摆锤问题。

更多环境可以在 Gym 环境列表 中找到。

图片示例

CartPole_v0

扩展阅读

如果你想要更深入地了解 RL Gym，可以阅读以下文档：