OpenAI Gym学习

上篇博客介绍了OpenAI Gym、OpenAI Gym与强化学习以及OpenAI Gym的安装，接下来运行一个demo体验一下OpenAI Gym这个平台，以CartPole（倒立摆）为例，在工作目录下建立一个python模块，代码如下：

import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
env.render()
env.step(env.action_space.sample()) # take a random action

其中env.reset()重置环境的状态,、env.render()重绘环境的一帧



由动画结果可以看出随机控制算法发散，系统很快失去稳定。如果想查看其他一些环境，请尝试用MountainCar-v0，MsPacman-v0（需要Atari依赖关系）或Hopper-v1（需要MuJoCo依赖项）替换上述CartPole-v0，这些环境都来自Env基类。