【实战演练】自定义OpenAI Gym环境：从零开始

 # 2.1 环境的基本概念和结构 ### 2.1.1 环境的组成要素 OpenAI Gym 环境由以下关键要素组成： - **状态空间 (observation space)**：环境中代理可以观察到的所有可能状态的集合。 - **动作空间 (action space)**：代理可以采取的所有可能动作的集合。 - **奖励函数 (reward function)**：根据代理的动作和环境状态计算的标量值，用于指导代理的行为。 - **终止条件 (termination condition)**：定义何时环境结束的条件。 ### 2.1.2 环境的接口和方法 Gym 环境通过以下接口和方法与代理进行交互： - `reset()`: 重置环境并返回初始状态。 - `step(action)`: 根据给定的动作执行一步，并返回新的状态、奖励和终止标志。 - `render()`: 可选方法，用于可视化环境。 - `close()`: 在使用环境后释放任何资源。 # 2. 环境设计与实现 ### 2.1 环境的基本概念和结构 #### 2.1.1 环境的组成要素 OpenAI Gym 环境由以下关键要素组成： - **状态空间 (observation space)**：环境中代理可以感知到的所有可能状态的集合。 - **动作空间 (action space)**：代理可以执行的所有可能动作的集合。 - **奖励函数 (reward function)**：根据代理的动作和环境状态计算的数值反馈。 - **终止条件 (termination condition)**：定义环境何时结束的规则。 #### 2.1.2 环境的接口和方法 Gym 环境通过一个标准接口暴露其功能，该接口定义了以下方法： - `reset()`：重置环境并返回初始状态。 - `step(action)`：执行给定的动作并返回新的状态、奖励和终止标志。 - `render()`：渲染环境的当前状态（可选）。 - `close()`：关闭环境并释放任何资源（可选）。 ### 2.2 环境的自定义过程 #### 2.2.1 环境配置和参数设置 自定义环境的第一步是配置环境并设置其参数。这包括定义状态空间和动作空间、设置奖励函数和终止条件。 #### 2.2.2 状态空间和动作空间的定义 状态空间和动作空间可以是离散的或连续的。离散空间由有限数量的状态或动作组成，而连续空间则包含无穷数量的值。 **代码块：定义离散状态空间和动作空间** ```python import gym class MyDiscreteEnv(gym.Env): def __init__(self): self.observation_space = gym.spaces.Discrete(5) self.action_space = gym.spaces.Discrete(3) ``` **代码逻辑分析：** 此代码定义了一个离散状态空间，其中有 5 个可能的状态，以及一个离散动作空间，其中有 3 个可能的动作。 #### 2.2.3 奖励函数和终止条件的制定 奖励函数和终止条件决定了代理的行为和环境的动态。奖励函数应鼓