OpenAI Gym 是强化学习领域的经典工具库,提供了多种模拟环境用于算法验证。以下是几个典型示例:

🚀 经典控制环境

  • CartPole:平衡杆状物的经典问题

    OpenAI_Gym_CartPole
    通过控制小车位置保持杆子直立,适合入门实践
  • MountainCar:需要积累动能才能越过山丘的挑战

    OpenAI_Gym_MountainCar
    展示了动态规划与深度强化学习的差异

🤖 机器人学模拟

  • Ant:四足机器人的复杂运动控制

    OpenAI_Gym_Ant
    包含12个自由度的运动学挑战
  • HalfCheetah:半机械豹的运动控制实验

    OpenAI_Gym_HalfCheetah
    适合测试奖励函数设计能力

🤝 多智能体场景

  • MultiAgent:合作与竞争的博弈实验
    OpenAI_Gym_MultiAgent
    支持复杂交互策略的训练

⚠️ 注意:实际使用需安装 gym 库,可通过 官方文档 获取完整教程
📌 想了解如何搭建环境?点击 环境配置指南 获取详细步骤