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
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
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
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
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
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