自定义环境是使用 PyTorch RL 进行强化学习研究的重要组成部分。在本教程中，我们将学习如何创建自定义环境，以便更好地理解和定制强化学习任务。

创建自定义环境

首先，我们需要创建一个自定义环境类，继承自 gym.Env。以下是创建自定义环境的基本步骤：

  1. 初始化环境：在初始化函数中，设置环境的状态、动作空间等。
  2. 重写 step() 方法：在每一步中，执行环境的状态转换、奖励计算和观测数据的获取。
  3. 重写 reset() 方法：在环境重置时，重置状态、重置计时器等。
import gym
from gym import spaces

class CustomEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        super(CustomEnv, self).__init__()
        # 定义状态空间和动作空间
        self.state_space = spaces.Box(low=np.array([0, 0]), high=np.array([1, 1]), dtype=np.float32)
        self.action_space = spaces.Box(low=np.array([-1, -1]), high=np.array([1, 1]), dtype=np.float32)

    def step(self, action):
        # 执行动作，更新状态和奖励
        # ...

    def reset(self):
        # 重置环境状态
        # ...

    def render(self, mode='human'):
        # 可视化环境状态
        # ...

示例：随机漫步环境

以下是一个简单的随机漫步环境的实现，用于演示如何创建自定义环境：

import numpy as np
import random

class RandomWalkEnv(CustomEnv):
    def step(self, action):
        state = self.state
        next_state = state + np.random.randn(2) * 0.1
        reward = -np.linalg.norm(next_state - np.array([0.5, 0.5]))
        self.state = next_state
        return self.state, reward, False, {}

    def reset(self):
        self.state = np.array([0.5, 0.5])
        return self.state

扩展阅读

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