RL Gym 是一个广泛使用的强化学习环境库，提供了多种预定义的环境供研究者或开发者进行算法测试和验证。以下是一些常见的 RL Gym 环境：

  • CartPole: 一个经典的控制问题，目标是使一个带有杆的小车保持平衡。
  • Mountain Car: 一个二维环境，目标是使一个小车从一个山谷的一侧移动到另一侧。
  • Lunar Lander: 一个模拟登月任务的环境，目标是使一个登月器安全着陆。

CartPole 环境

环境使用方法

要使用 RL Gym 环境，首先需要安装 RL Gym 库。您可以通过以下命令进行安装：

pip install gym

安装完成后，您可以使用以下代码创建一个 CartPole 环境：

import gym

env = gym.make('CartPole-v0')

相关资源

如果您想了解更多关于 RL Gym 环境的信息，可以访问以下链接：