OpenAI gym: 'Copy-v0'

最新推荐文章于 2023-12-17 11:13:32 发布

风雨破老鼠

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Algorithm 文章标签： python 算法增强学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/storMouse/article/details/52223688

本文介绍了如何利用OpenAI Gym的Copy-v0环境进行增强学习的实践，通过蒙特卡罗控制算法训练智能体。文章讨论了在训练过程中遇到的问题，如回报值的设计对算法学习的重要性，并分享了解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近对增强学习领域很感兴趣，刚好OpenAI推出了测试RL算法的gym（https://gym.openai.com/），上面有很多预设的测试环境，并且提供可视化的支持，于是决定用它小试牛刀。

众所周知，在增强学习算法中有观察（observation）、回报（reward）、价值（value）、策略（policy）四个核心元素。使用python可以安装并加载OpenAI Gym提供的预设环境。这些环境在每一轮动作执行后以新的观察和即时回报作为输出，接受下一轮执行的动作作为输入（输入输出的格式见官方文档）。

以下为gym的基本使用方法。

import gym

# load Copy-v0 environment
env = gym.make('Copy-v0')

# the action space of the environment
print(env.action_space)

# the observation space of the environment
print(env.observation_space)

for i_episode in range(100):
    # reset environment
    observation = env.reset()

    for t in range(1000):
        # display training process
        env.render() 

        # choose an action randomly
        action = env.action_space.sample() 

        observation, reward, done, info = env.step(action)
        if done:
            print('episode done in %d episodes'%i_episode)
            break