Mountain Car 强化学习示例是 PyTorch 库中一个经典的强化学习案例。在这个例子中，我们的目标是训练一个智能体，使其能够学会在崎岖的山坡上驾驶一辆小车。
案例概述
- 目标: 使小车尽可能地到达山顶。
- 环境: 一个二维空间，小车可以上下左右移动。
- 奖励: 每次小车向上移动都会获得奖励，否则会受到惩罚。
- 状态: 小车的位置、速度和角度。
案例步骤
- 初始化环境: 创建一个模拟环境，用于模拟小车在山坡上的运动。
- 定义智能体: 使用 Q-learning 或其他强化学习算法来训练智能体。
- 训练智能体: 让智能体在环境中进行学习和探索，直到其能够稳定地到达山顶。
- 评估智能体: 对训练好的智能体进行评估，确保其能够达到预期的目标。
示例代码
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Mountain Car 环境