🧠 OpenAI Gym 强化学习入门教程 🤖

OpenAI Gym 是强化学习领域的重要工具库，为算法开发与实验提供了标准化的环境。以下是核心内容概览：

📦 安装与配置

pip install gym

如需更详细的安装指南，请查看 Gym 官方文档。

📈 基础用法示例

import gym
env = gym.make('CartPole-v1')
for _ in range(100):
    env.render()
    action = env.action_space.sample()  # 随机动作
    obs, reward, done, info = env.step(action)
env.close()

💡 代码中使用了 CartPole-v1 环境，该环境是 Gym 的经典示例之一。

🌐 支持的环境类型

• 经典控制：如 CartPole-v1、MountainCar-v0
• 机器人学：如 Ant-v2、HalfCheetah-v2
• 箱体世界：如 Taxi-v2、CliffWalking-v0
• 自定义环境：通过继承 Env 类创建

📚 扩展学习资源

• 强化学习基础概念
• Gym 环境列表详解
• PPO 算法实战教程

📌 小贴士

1. 使用 gym.envs.registration.register 注册自定义环境
2. 通过 env.unwrapped 访问环境底层参数
3. 定期更新 Gym 版本以获取最新功能与修复