Gym创建自定义环境的一种方法

最新推荐文章于 2025-06-04 09:18:27 发布
最新推荐文章于 2025-06-04 09:18:27 发布
阅读量931 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 神经网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42321822/article/details/121163596
博客涉及Python和神经网络相关内容，Python是一种常用的编程语言，在神经网络开发中应用广泛，神经网络是人工智能领域重要技术，二者结合可用于解决诸多复杂问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述

_李荷生_
关注
OpenAI Gym 中级教程——环境定制与创建
Echo_Wish
01-30 1015
为了能够在 Gym 中使用我们创建的自定义环境，我们需要将其注册到 Gym 中。这可以通过 gym.register 函数完成。# 注册自定义环境register(以上代码应保存在名为 custom_env.py 的文件中，然后在使用环境时导入该文件。现在我们可以在 Gym 中使用我们创建的自定义环境了。import gym# 导入自定义环境# 创建环境实例# 测试环境action = env.action_space.sample() # 随机选择动作。
PyTorch强化学习实战（1）——强化学习环境配置与PyTorch基础
热门推荐
盼小辉丶的博客
05-29 15万+
工欲善其事，必先利其器。为了更专注于学习强化学习的思想，而不必关注其底层的计算细节，我们首先搭建相关强化学习环境，包括 PyTorch 和 Gym，其中 PyTorch 是我们将要使用的主要深度学习框架，Gym 则提供了用于各种强化学习模拟和任务的环境。除此之外，本文还介绍了一些 PyTorch 的基础知识，以及 Gym 环境的使用方法，为之后的强化学习实战奠定基础。
使用gym搭建自定义（以二维迷宫为例）环境并实现强化学习 python
weixin_66540163的博客
04-25 3070
直接上代码，在我们自定义的环境myenv/myenv.py中写入（详细讲解在6）""""""""""""return {canvas,),canvas,canvas,0,width=3,canvas,0,width=3,
使用gym创建一个自定义环境
WHTU_JZZ的博客
09-20 4237
强化学习从入门到入土1：创建一个属于自己的环境
Gymnasium项目：如何创建自定义强化学习环境
最新发布
gitblog_00878的博客
06-04 360
Gymnasium项目：如何创建自定义强化学习环境 引言 在强化学习研究和应用中，标准化的环境接口至关重要。Gymnasium作为强化学习环境的标准库，提供了创建自定义环境的框架。本文将详细介绍如何在Gymnasium中构建一个完整的自定义环境，以帮助开发者快速上手环境开发工作。 环境设计概述 我们将创建一个名为GridWorldEnv的简单网格世界环境，它具有以下特性： 状态空间：二维方形网格...
gym如何搭建自己的环境
weixin_50922203的博客
07-28 5827
翻译结果为没错，gym里没有依赖reward_threshold的代码。它本质上是环境的外部用户可以使用的元数据。尽管如此，它仍然可用于跨不同环境的奖励规范化，或者用于计算“在所有环境中，我的新算法设法解决了多少”的聚合统计信息。这里的Location和上文的不同是因为我在python默认环境和Anaconda中都装有gym，因此在找位置时要。很多教程都是在已有的gym环境文件夹下，为了方便我选择新建一个文件夹来保存我搭建的gym环境。至此，环境的注册就完成了，可以使用自定义的环境了。......
OpenAI Gym--创建新环境
Hiking_Yu的专栏
02-10 1125
如何为健身房创建新环境 创建一个名为gym-foo的新存储库，它也应该是一个PIP包。 一个很好的例子是https://github.com/openai/gym-soccer。 它至少应具有以下文件： gym-foo/ README.md setup.py gym_foo/ __init__.py envs/ __init__.py ...
自定义openAI gym环境
m0_38122847的博客
03-09 1677
自定义gym环境
0基础创建自定义gym环境-以股票市场为例
漫步量化
07-18 7400
本文翻译自Adam King于4.10发表的《Create custom gym environments from scratch — A stock market example》，英文好的建议看原文。此翻译版本只是自我学习。 翻译完，我自己都觉得语句不通顺，各位看客见谅哈，英文水平慢慢修炼中 OpenAI的gym是一个非常棒的包(package)，可以用来创建自定义强化学习智体。自带许多...
【强化学习】demo系列——基于gym自定义RL环境
liuyider的博客
03-29 3858
gym是许多强化学习框架都支持了一种常见RL环境规范，实现简单，需要重写的api很少也比较通用。本文旨在给出一个简单的基于gym的自定义单智能体强化学习环境demo写好了自定义的RL环境后，还需要注册到安装好的gym库中，不然导入的时候是没有办法成功的。首先需要在gym/envs文件目录下创建一个文件夹用于保存你的RL环境（），一般路径为./anaconda3/envs/RL/lib/python3.8/site-packages/gymnasium/envs。在保存RL环境的文件夹下创建“init。
强化学习，gym 的各一个简单示例，自定义环境
06-14
首先，创建自定义环境需要继承 `gym.Env` 类并实现其中的关键方法。这些方法包括： 1. `reset()`: 这个方法用于初始化环境，通常会在每个 episode 开始时调用。它应该返回环境的初始状态。 2. `step(action)`: 这...
基于OpenAI Gym 的自定义可视化环境
lhfde的专栏
04-01 1186
目录 123 asds 456 123 asds 456 678
gym自定义环境
qq_46248455的博客
04-05 1062
如何自定义一个自己的强化学习环境呢，并且将该环境安装在本地文件夹中，可供随时修改该环境，如状态、动作、奖励等。具体方法如下：
创建自定义 gym env 教程
NoahBBQ的博客
12-18 1981
创建自定义gym env, 对官方教程进行一些补充说明。
gym自建环境实例
haodawei123的博客
11-21 792
gym自建环境（env）实例
使用tensorflow快速搭建 DQN环境
qq_41751199的博客
12-13 2933
使用tensorflow简洁快速的搭建DQN神经网络，只有建立网络、使用网络和训练网络三个代码，结构清楚
Gym环境注册(以grid_game为例)
weixin_52826409的博客
07-27 561
3.进入envs/classic_control，添加grid_game.py文件（注：classic_control是根据grid_game内容所选择的分类，也可以选择同目录下其他类）4. 修改nvs/classic_control/_init_.py文件，添加 from gym.envs.classic_control.grid_game import GridEnv。要与前面添加文件的位置分类一致；2.用网上提供的core.py文件替换gym文件夹中的同名文件（整合包在最后）
gym自定义云边端协同任务卸载调度环境
03-12
<think>嗯，用户想创建一个基于Gym的自定义环境，用于模拟云边端协同任务卸载调度。首先，我需要回顾Gym框架的基本结构，特别是自定义环境的创建步骤。Gym的环境通常需要继承gym.Env类，并实现__init__、reset、step、render等方法。 用户的需求涉及任务卸载调度，这可能涉及到资源管理、任务队列、延迟和能耗等指标。考虑到云边端协同的场景，环境的状态空间应该包括各节点的计算资源使用情况、任务队列状态、网络带宽等。动作空间可能是将任务分配到云端、边缘端或本地设备处理。 接下来，需要定义奖励函数，以优化任务处理效率，可能综合考虑处理时间、能耗和资源利用率。例如，奖励可以基于任务完成时间、是否超时、资源使用平衡度等因素。 然后，用户可能需要生成相关问题，比如如何设计状态和动作空间，如何处理环境中的不确定性，或者如何与强化学习算法结合。这些问题需要结合现有的研究，比如引用中提到的水印算法和任务调度策略，可能涉及到排队模型或资源分配优化。 另外，用户提供的引用提到任务上传和服务器状态，这可能影响环境的动态。例如，当服务器繁忙时任务需要排队，这需要在状态中反映出来。同时，加密过程的时间安排也可能影响任务调度的顺序，需要在环境逻辑中模拟。 在实现时，需要注意Gym环境的规范，确保reset方法正确初始化环境状态，step方法处理动作并返回下一个状态、奖励和完成标志。渲染方法可能需要可视化任务调度过程或资源状态。 最后，验证环境的正确性至关重要，可能需要单元测试或与简单策略对比，确保环境反馈符合预期。此外，参考现有的云边端协同研究，如引用中的模型，可以帮助设计更真实的模拟环境。</think>### 基于Gym创建云边端协同任务卸载调度环境的步骤 #### 1. 环境建模基础 - **状态空间**：需包含边缘节点/云端服务器的计算资源（CPU、内存）、任务队列长度、网络带宽、任务属性（计算量、截止时间）等，例如： $$s = (cpu_{edge}, mem_{cloud}, queue_{length}, bandwidth)$$ - **动作空间**：定义为任务分配决策，例如： - 动作0：本地处理 - 动作1：卸载到边缘服务器 - 动作2：卸载到云端 - **奖励函数**：需综合任务完成时间、能耗和资源利用率，例如： $$r = -(\alpha \cdot delay + \beta \cdot energy)$$ #### 2. 核心代码框架 ```python import gym from gym import spaces import numpy as np class TaskOffloadEnv(gym.Env): def __init__(self): super(TaskOffloadEnv, self).__init__() # 定义状态和动作空间 self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(4,)) # 示例状态维度 self.action_space = spaces.Discrete(3) # 3种卸载选择 # 初始化环境参数 self.task_queue = [] self.current_task = None self.server_status = {'edge': 0, 'cloud': 0} # 0=空闲，1=忙碌 def reset(self): # 重置环境到初始状态 self.task_queue = generate_tasks() self.current_task = self.task_queue.pop(0) return self._get_obs() def step(self, action): # 执行动作并计算新状态 reward = self._process_task(action) done = len(self.task_queue) == 0 return self._get_obs(), reward, done, {} def _process_task(self, action): # 根据动作计算任务处理时间和能耗 if action == 0: # 本地处理 delay = local_compute(self.current_task) energy = local_energy() elif action == 1: # 边缘处理 delay, energy = edge_compute(self.current_task, self.server_status) else: # 云端处理 delay, energy = cloud_compute(self.current_task) # 更新服务器状态（参考引用[2]的排队机制） if action in [1,2]: server = 'edge' if action ==1 else 'cloud' if self.server_status[server] == 1: self.task_queue.append(self.current_task) # 加入等待队列 return calculate_reward(delay, energy) def _get_obs(self): # 返回当前状态观测值 return np.array([ self.server_status['edge'], self.server_status['cloud'], len(self.task_queue)/MAX_QUEUE, self.current_task.due_time ]) ``` #### 3. 关键设计要素 1. **任务生成模型**：需定义任务到达的随机过程，建议使用泊松过程（Poisson Process）模拟任务到达间隔[^1] 2. **资源竞争机制**：参考引用[2]的服务器忙闲状态判断逻辑，当服务器忙碌时实施排队策略 3. **时延计算模型**：需包含网络传输时延$t_{trans} = \frac{data\_size}{bandwidth}$和计算时延$t_{comp} = \frac{workload}{compute\_power}$ 4. **能耗模型**：建议采用线性模型$E = P_{static} \cdot t + P_{dynamic} \cdot workload$ #### 4. 验证方法 - 使用随机策略进行基线测试 - 对比不同调度策略的累计奖励值 - 可视化任务处理的时间线（甘特图）
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值