DRL Gym 是一个用于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称 DRL）研究和开发的平台。它提供了一个标准化的环境和接口，使得研究者可以轻松地测试和比较不同的 DRL 算法。

特点

  • 丰富的环境库：提供多种经典和最新的强化学习环境，如 CartPole、Mountain Car、Atari Games 等。
  • 易于使用：提供简洁的 API 和文档，方便开发者快速上手。
  • 模块化设计：支持自定义环境，方便研究者根据自己的需求进行扩展。

环境示例

以下是一些 DRL Gym 提供的环境示例：

  • CartPole：一个经典的强化学习问题，目标是使杆子保持竖直。
  • Mountain Car：一个连续控制问题，目标是使小车到达山顶。
  • Atari Games：包括多个经典的 Atari 游戏，如 Breakout、Pong 等。

获取更多资源

想了解更多关于 DRL Gym 的信息，请访问我们的官方文档：DRL Gym 文档。

CartPole 环境示例