30、深度强化学习探索：从游戏到智能系统

深度强化学习探索：从游戏到智能系统

1. 深度强化学习基础实践

1.1 环境搭建与随机行动

在深度强化学习的实践中，我们首先要创建一个环境。可以使用以下代码完成环境的初始化，并进行200次随机行动的模拟：

import numpy as np
import gym

np.random.seed(42)
env = gym.make('CartPole-v0')
env.seed(42)
nb_actions = env.action_space.n
input_shape = (1, env.observation_space.shape[0])

observation = env.reset()
for t in range(200):
    env.render()
    act = env.action_space.sample()
    obs, rwrd, done, info = env.step(act)
    if done:
        print("Episode concluded after %i timesteps" % (t+1))
        break
env.close()

这段代码的执行步骤如下：
1. 设置随机种子，确保结果的可重复性。
2. 创建 CartPole-v0 环境，并获取环境的基本信息，如动作数量和输入形状。
3. 重置环境，开始模拟。
4. 在200次迭代中，每次随机选择一个动作执行，并获取新的状态、奖励、是否结束等信息。
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