OpenAI Gym Environment

📚 什么是 OpenAI-Gym？

OpenAI-Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供多种模拟环境（如经典控制、机器人运动等）来测试智能体（Agent）的学习能力。它被广泛应用于学术研究和工业实践，是入门强化学习的首选平台。

📋 核心功能一览

  • 环境接口：支持标准化的环境交互方式（reset(), step(), render() 等方法）
  • 算法实现：内置多种 RL 算法框架（Q-learning, DQN, PPO 等）
  • 基准测试：提供经典任务（CartPole, MountainCar, etc.）用于性能验证

Reinforcement Learning Tutorial

💻 快速上手示例

import gym
env = gym.make('CartPole-v1')
for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()  # 随机动作
    observation, reward, done, truncated, info = env.step(action)
    if done:
        break
env.close()

上述代码演示了如何创建环境并执行随机策略。点击 🔗 OpenAI-Gym 官方文档 获取完整 API 说明。

📌 推荐学习路径

  1. 先了解 基础概念
  2. 实践 环境配置教程
  3. 进阶 算法实现详解

Algorithm Implementation

本教程由 AI 实验室 提供，包含更多深度学习与强化学习的实战案例。