A3C-LSTM: 在CartPole OpenAI Gym环境中的测试结果

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简介：
简介：本文介绍了一种名为A3C-LSTM的算法，并在经典的强化学习问题CartPole环境中进行了实验验证，展示了该模型的有效性和优越性。使用长期短期记忆网络（A3C-LSTM）的异步优势参与者关键算法实现的重要说明：此处展示的模型在当前环境下无法收敛。要查看融合模型，请参考Arthur的相关论文。该训练仅适用于小批量大于30的情况，这有助于防止表现不佳的数据影响整体训练效果。奖励机制被设计用来加速学习过程，并提高效率。每完成100个回合后会保存一次模型状态。通过将全局参数中的任意一个设置为True，可以重新加载这些保存的模型进行进一步培训或直接用于测试。这只是为了展示A3C-LSTM实现的一个示例代码。请注意，在这种环境下使用该方法并不意味着是学习的最佳途径！

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A3C-LSTM: 在CartPole OpenAI Gym环境中的测试结果

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简介：本文介绍了一种名为A3C-LSTM的算法，并在经典的强化学习问题CartPole环境中进行了实验验证，展示了该模型的有效性和优越性。使用长期短期记忆网络（A3C-LSTM）的异步优势参与者关键算法实现的重要说明：此处展示的模型在当前环境下无法收敛。要查看融合模型，请参考Arthur的相关论文。该训练仅适用于小批量大于30的情况，这有助于防止表现不佳的数据影响整体训练效果。奖励机制被设计用来加速学习过程，并提高效率。每完成100个回合后会保存一次模型状态。通过将全局参数中的任意一个设置为True，可以重新加载这些保存的模型进行进一步培训或直接用于测试。这只是为了展示A3C-LSTM实现的一个示例代码。请注意，在这种环境下使用该方法并不意味着是学习的最佳途径！

Flappy-Bird-Gym: 适用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境

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Flappy-Bird-Gym是一款基于OpenAI Gym框架构建的强化学习模拟环境，专为经典的Flappy Bird游戏设计。它提供了一个便捷平台，用于训练智能体掌握复杂的跳跃策略，推动了游戏自动化领域的研究和开发。 OpenAI体育馆的飞扬的小鸟该存储库包含用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境的实现。当前版本为代理提供以下观察参数： - 鸟的y位置； - 鸟的垂直速度； - 到下一个管道的水平距离； - 下一个管道的y位置。未来计划推出一个新的环境版本，该版本将提供代表游戏屏幕的图像作为观察结果。安装要安装flappy-bird-gym ，只需运行以下命令： ``` $ pip install flappy-bird-gym ``` 用法使用flappy-bird-gym非常简单。只需导入包并使用make函数创建环境，如下示例代码所示： ```python import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make(FlappyBird-v0) obs = env.reset() while True: action = 1 if obs[2] > 4 else 0 # 随机选择跳跃或不跳 obs, reward, done, info = env.step(action) time.sleep(0.05) # 每次迭代之间暂停一段时间以减慢游戏速度 if done: break env.close() ```

OpenAI Gym中的环境理解与展示——强化学习入门

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本教程旨在为初学者介绍OpenAI Gym库，并通过具体实例讲解如何理解和使用其中的环境进行强化学习实验。本段落以CartPole为例介绍强化学习中的OpenAI Gym环境。首先创建一个新的Python文件，并输入以下代码： ```python import gym env = gym.make(CartPole-v0) # 使用gym库中的CartPole环境 env = env.unwrapped # 打开包装层以访问原始环境对象 print(env.action_space) # 输出动作空间，输出结果可能难以理解 ``` 这段代码的作用是导入必要的`gym`库，并创建一个名为CartPole-v0的环境实例。接着通过取消封装来直接使用基础环境对象。最后打印出该环境中可用的动作空间信息，但此时可能会发现输出的内容并不直观易于理解。

Gym-USV：无人水面航行器的OpenAI训练环境

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Gym-USV是一款专为无人水面航行器设计的开源人工智能训练平台，旨在提供一个标准化、模块化的模拟环境，支持开发者进行自主导航与控制算法的研发和测试。在健身房环境中进行USV（无人水面车辆）导航的训练可以使用gym-usv库。安装该库的方法如下： ``` pip install -e . ``` 关于参考文献： 1. A. Gonzalez-Garcia 和 H.Castañeda，“无人水面车辆的建模，识别和控制”，发表于AUVSI XPONENTIAL 2019会议。 2. A.冈萨雷斯-加西亚、H卡斯塔涅达和L.加里多，“USV路径跟踪基于控制的深强化学习和自适应控制”，发表于全球海洋2020会议。

PyBullet-Gym: 开源实现的OpenAI Gym MuJoCo环境，适用于强化学习研究平台

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PyBullet-Gym是一款开源软件工具包，它基于PyBullet物理引擎实现了OpenAI Gym中的MuJoCo环境，为强化学习的研究和开发提供了便捷高效的实验平台。 PyBullet Gymperium是OpenAI Gym MuJoCo环境的一个开源实现版本，旨在与OpenAI Gym强化学习研究平台配合使用，以支持开放研究。目前，OpenAI Gym是最广泛使用的开发和比较强化学习算法的工具包之一。然而，对于一些具有挑战性的连续控制环境来说，它需要用户安装MuJoCo——一个商业物理引擎，并且该引擎在超过30天后运行时需要许可证。这种商业限制阻碍了开放研究，尤其是在有其他合适物理引擎的情况下。此存储库提供了一种免费的替代方案来实现原始的MuJoCo环境。通过使用Python包装器pybullet重新实现了这些环境，从而将它们无缝集成到OpenAI Gym框架中。为了展示新环境的功能性，已经配置了许多RL代理以在该环境中开箱即用。此外，每个环境都附带了经过预训练的代理以便于研究实施过程中的便捷访问和使用。

Interactive Intelligent Agents Using OpenAI Gym

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本研究利用OpenAI Gym平台开发交互式智能代理系统，旨在探索和优化智能体在复杂环境中的学习与决策能力。 EPUB格式的文件包含配套代码，并且压缩包内还有《Objective-C for Absolute Beginners, 3rd Edition》（PDF格式）以及《Programming in Objective-C, 6th Edition》（PDF及EPUB格式）。以下是您将学习的内容： - 探索智能代理和学习环境 - 理解强化学习（RL）和深度强化学习的基础知识 - 使用OpenAI Gym和PyTorch开始进行深度强化学习 - 发现并创建能够解决离散最优控制任务的深度Q学习代理 - 为现实世界问题设计自定义的学习环境 - 应用深层演员评论家代理在CARLA中实现自动驾驶汽车功能 - 利用最新的学习环境和算法，提升您的智能代理开发技能

gym-0.12.0各环境版本

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Gym-0.12.0是一款广泛用于开发和比较强化学习算法的软件工具包，提供多样化的环境支持，适用于不同需求的实验设置。这个简介虽然没有具体到各个环境版本的不同之处，但可以作为一个通用介绍。如果需要更详细的描述各环境版本之间的差异，请提供更多具体内容或要求。 gym-0.12.0包含800多个环境，比预期的要多得多。python-gym-0.12.0也是一样。

Isaac Gym环境安装包

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Isaac Gym环境安装包为用户提供了一套完整的开发工具和虚拟仿真平台，适用于机器人技术、深度学习及强化学习研究。 Isaac Gym环境安装包

在 CartPole-v0 环境下实现强化学习算法

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本项目在CartPole-v0环境中实现了多种强化学习算法，通过模拟小车平衡杆的动作控制，验证了不同策略的有效性与应用场景。 Cart Pole 是 OpenAI 的 gym 模拟器里一个相对简单的小游戏。游戏中有一个小车，上面有一根杆子。玩家需要控制小车左右移动以保持杆子竖直状态。如果杆子倾斜角度超过 15° 或者小车移出限定范围（即从中间向两边各超出 4.8 个单位长度），则游戏结束。具体设计细节请参见相关文档文件。

强化学习Baseline项目：在Gym环境中玩Atari游戏

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本项目运用强化学习技术，专注于开发和测试各种算法在经典Atari游戏中达到高分的能力。通过OpenAI Gym环境，我们探索并实现多种Baseline模型，以期优化智能体的表现。在gym环境中集成的Atari游戏可用于DQN训练，但操作不够方便。因此，在baseline中专门对gym环境进行了重写以更好地适应DQN的训练需求。从源码可以看出，只需重写两个函数：`reset()`和`step()`；由于没有重写`render()`函数，所以画面未被显示出来。 1. `NoopResetEnv()` 函数的功能是，在前30帧中不做任何操作以跳过初始状态。这有助于增加初始画面的随机性，避免陷入过拟合。 ```python class NoopResetEnv(gym.Wrapper): def __init__(self, env, noop_max=30): super(NoopResetEnv, self).__init__(env) # 初始化代码省略 ``` 这段初始化代码中，`super()`函数用于调用父类的构造方法，并设置最大空操作帧数为30。实际实现细节可以根据具体需求进行调整。