强化学习实战：自定义Gym环境
新手的第一个强化学习示例一般都从Open Gym开始。在这些示例中，我们不断地向环境施加动作，并得到观测和奖励，这也是Gym Env的基本用法： 其中state是agent的观测状态，reward是采取了action之后环境返回的奖励，done是判断后继状态是否是终止状态 ...
原文：强化学习之MountainCarContinuous（注册自己的gym环境）
目录 . 问题概述 . 环境 . Observation amp state . Actions . Reward . 初始状态 . 终止状态 Episode Termination . Solved Requirements . 代码 . 导入lib . 定义Continuous MountainCarEnv类 . . 定义 init self 函数 . . 定义随机种子函数seed self ...
2021-11-30 18:19 0 1494 推荐指数：
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