OpenAI Gym学习

上篇博客介绍了OpenAI Gym、OpenAI Gym与强化学习以及OpenAI Gym的安装,接下来运行一个demo体验一下OpenAI Gym这个平台,以CartPole(倒立摆)为例,在工作目录下建立一个python模块,代码如下:

import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
    env.render()
    env.step(env.action_space.sample()) # take a random action

其中env.reset()重置环境的状态,、env.render()重绘环境的一帧
OpenAI Gym学习_第1张图片
由动画结果可以看出随机控制算法发散,系统很快失去稳定。如果想查看其他一些环境,请尝试用MountainCar-v0,MsPacman-v0(需要Atari依赖关系)或Hopper-v1(需要MuJoCo依赖项)替换上述CartPole-v0,这些环境都来自Env基类。

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