强化学习基础篇(十)openai gym环境汇总

OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的开源工具包。它提供了许多标准的环境，供研究人员和开发者用于测试和验证他们的算法。

OpenAI Gym的环境可以分为两类：离散动作空间和连续动作空间。

在离散动作空间中，动作的选择是离散的，比如向左、向右、不动等。这类环境包括经典的游戏，如CartPole和FrozenLake。

CartPole是一个很简单的环境，目标是让杆子保持平衡。智能体可以选择向左或向右施加力量来控制杆子的平衡。

FrozenLake是一个迷宫环境，智能体需要从起点到达目标，避免掉入冰冻的湖中。它有四种动作：向上、向下、向左、向右。

在连续动作空间中，动作的选择是连续的，可以是任意值。这类环境更接近于真实场景，比如自动驾驶和机器人控制。其中一个连续动作空间的环境是MountainCar。

MountainCar是一个小车爬坡的环境，目标是让小车爬到山顶。智能体可以选择施加的力量，力量的取值范围是[-1, 1]。

除了这些环境，OpenAI Gym还提供了许多其他的环境供选择，涵盖了各种不同的问题和挑战。比如Atari游戏，如Pong和Breakout，以及一些经典的控制问题，如Acrobot和Pendulum。

总的来说，OpenAI Gym提供了丰富多样的强化学习环境，使研究人员和开发者能够快速开发、测试和评估他们的算法。无论是离散动作空间还是连续动作空间，都能够找到适合自己需求的环境。

相关问题

用anaconda安装OpenAI Gym 环境的步骤

以下是在Anaconda中安装OpenAI Gym的步骤：

1. 打开Anaconda Navigator；
2. 在Navigator中，点击“Environments”选项卡；
3. 点击“Create”按钮，创建一个新的环境；
4. 命名新环境，并选择Python版本；
5. 点击“Create”按钮，创建新环境；
6. 在新环境中，点击“Open Terminal”按钮，打开终端；
7. 在终端中，输入以下命令来安装OpenAI Gym：

pip install gym

8. 等待安装完成，即可使用OpenAI Gym环境。

请注意，某些OpenAI Gym环境需要其他依赖项。您可以在OpenAI Gym官方文档中查找它们，并在新环境中使用pip安装它们。