RL 基础 | 如何搭建自定义 gym 环境

需实现的方法：

• __init__(self)：
  • 需定义 action_space 和 observation_space，使用 space.Box 之类来表示（from gym import spaces）。
• step(self, action)：
  • 返回
    • observation (object) 。
    • reward (float) 。
    • done (bool)：当前 episode 是否结束。
    • info (dict)：其他信息。
  • 输出值（如 observation）最好是 np.ndarray。
• reset(self)：reset 整个环境，返回 observation。

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有用的教程：

• 直接点开 gym.Env 源码看。
• CSDN | 使用 gym 创建一个自定义环境
• CSDN | Gym 入门 & 自定义环境操作
• 知乎 | PyBullet 笔记（九）自定义 gym 强化学习环境搭建
• 知乎 | RL 之新手向自定义 gym 库的环境