強化學習 gym環境的解讀及使用

分類目錄——強化學習

環境中的方法

環境中一般都會有上面說到的父類中的方法，其中

這裡把關鍵部分放在這，更多的參見 本文全部**

# 訓練

for i_episode in
range
(2000):
observation = env.reset(
) ep_r =
0while
true
:# env.render() # 不進行視覺化可以加速訓練過程，取消注釋可以觀察訓練過程
action = rl.choose_action(observation)
# 選擇動作
observation_, reward, done, info = env.step(action)
# 執行動作
rl.store_transition(observation, action, reward, observation_)
# 儲存 一步 的資訊到記憶庫
ep_r += reward # ep_r用來計算總回報
if total_steps >
500:
# 待到記憶庫中存有一些資訊後，從裡面抽取樣本進行訓練
rl.learn(
)if done:
# 達到結束條件，結束本輪（跳出迴圈）
if i_episode%
20==0:
print
('episode: '
, i_episode,
'ep_r: '
,round
(ep_r,2)
,)break
observation = observation_ # 更新當前狀態
total_steps +=
1

分類目錄——強化學習（更新中）

什麼是gym

gym自定義視覺化環境繪製

gym自定義視覺化環境例項

強化學習：gym環境解讀及使用

從q_learning看強化學習

乙個q_learning強化學習自定義gym環境視覺化例項

tkinter繪製強化學習視覺化環境

參考文獻

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