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。
5星
