强化学习实践0

news2024/12/23 10:51:57

gym是目前强化学习最常用的工具之一，一直在迭代升级。2021年gym库不再更新，推出了gymnasium作为替代 1。
gymnasium与gym之间的主要不同在于reset和step的返回参数数目发生了变化，具体变化见版本变化。
gym目前并不支持python3.11版本，所以在台式上就用gymnasium吧。

有很多版本兼容问题，gym0.26.0和之后的版本对之前的代码不兼容。所以可以安装0.25.2。
seed()函数在新版本已经被删除了。在新版本中，seed应该在reset()函数调用时指定。
新版本的env_step()的返回值由4个变为5个了。

安装环境：

pip install numpy pandas matplotlib

pip install gymnasium[all]

pip install gymnasium[accept-rom-license]
pip install pygame

查看gymnasium库中已注册的环境：

from gymnasium import envs
env_list = envs.registry.keys()
env_ids = [env_item for env_item in env_list]
print('There are {0} envs in gym'.format(len(env_ids)))
print(env_ids)

env_ids可以写入下面这个代码中的gym.make("env_ids")中。

倒立摆代码可运行：

import time
import gymnasium as gym

# 生成环境
env = gym.make('CartPole-v1', render_mode='human')
# 环境初始化
state = env.reset()
# 循环交互

while True:
    # 渲染画面
    # env.render()
    # 从动作空间随机获取一个动作
    action = env.action_space.sample()
    # agent与环境进行一步交互
    state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
    print('state = {0}; reward = {1}'.format(state, reward))
    # 判断当前episode 是否完成
    if terminated:
        print('terminated')
        break
    time.sleep(0.1)
# 环境结束
# env.close()

终止条件（主要是杆角度和车位置）：