35、强化学习：OpenAI Gym与深度Q网络实践

强化学习：OpenAI Gym与深度Q网络实践

1. 环境创建平台概述

在强化学习中，有许多平台可用于创建训练环境，以下是一些流行的平台：
- OpenAI Gym ：包含一系列可用于训练强化学习（RL）智能体的环境，本文将使用其接口。
- Unity ML - Agents SDK ：允许开发者将使用Unity编辑器创建的游戏和模拟转换为可通过简单Python API使用深度强化学习（DRL）、进化策略或其他机器学习方法训练智能体的环境。它与TensorFlow配合使用，可用于2D/3D和VR/AR游戏的智能体训练。更多信息可查看：https://github.com/Unity - Technologies/ml - agents 。
- Gazebo ：可构建基于物理模拟的三维世界。gym - gazebo工具包结合了Gazebo、机器人操作系统（ROS）和OpenAI Gym接口，用于训练RL智能体。详情可参考白皮书：https://arxiv.org/abs/1608.05742 。
- Blender学习环境 ：是Blender游戏引擎的Python接口，也可与OpenAI Gym配合使用。它基于免费的3D建模软件Blender，其集成的游戏引擎提供了创建游戏的强大工具。可创建自定义虚拟环境来训练RL智能体解决特定问题，相关信息：https://github.com/LouisFoucard/gym - blender 。
- Malmo ：由微软团队构建，是基于Mine