强化学习之MountainCarContinuous（注册自己的gym环境）

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【强化学习】百度云BCC openai gym 环境配置

openai gym是RL算法的测试床.为了直观和便于调试,我们需要可视化界面.然而远程服务器使用openGL的问题比较棘手,这篇博客记录在百度云BCC上配置openai gym环境的注意事项. 按照gym的指示,需要用 xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" bash 来创建fake display 然而,运行到env.render()时会有这样的问题:pyglet requires an X server with GLX 也就是说,我们的openG…

强化学习之MountainCarContinuous（注册自己的gym环境）

目录 1. 问题概述 2. 环境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward 2.4 初始状态 2.5 终止状态- Episode Termination 2.6 Solved Requirements 3. 代码 3.1 导入lib 3.2 定义Continuous_MountainCarEnv类 3.2.1 定义__init__(self)函数 3.2.2 定义随机种子函数seed(self, seed=None) 3.2.3 定义step(…

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: state, reward, done, info = env.step(action) 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的flag,info是一些自定义的消息. 当后继状态是终止状态时,需要重置环境,使之回到初始状态: env.reset() 接下来,我们就…

【转载】强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

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【转】【强化学习】Deep Q Network(DQN)算法详解

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean…