obs = env.reset()

This code line initializes a new episode of the environment and returns the initial observation/state of the environment. The observation is a representation of the current state of the environment, usually in the form of an array or a dictionary. It can be used by an agent to make decisions and take actions in the environment.

相关问题

def run_episode(env, agent, render=False): total_steps = 0 # 记录每个episode走了多少step total_reward = 0 obs = env.reset() # 重置环境, 重新开一局（即开始新的一个episode） while True: action = agent.sample(obs) # 根据算法选择一个动作 next_obs, reward, done, _ = env.step(action) # 与环境进行一次交互 # 训练 Q-learning算法 agent.learn(obs, action, reward, next_obs, done) obs = next_obs # 存储上一个观察值 total_reward += reward total_steps += 1 # 计算step数 if render: env.render(mode = 'human') #渲染新的一帧图形 if done: break return total_reward, total_steps

这段代码是一个运行一个episode的函数。

首先，代码初始化了total_steps和total_reward，用于记录每个episode走了多少步和获得的总奖励。

然后，通过调用env.reset()重置环境，开始新的一个episode，并获取初始观察值obs。

接下来，进入一个无限循环，直到episode结束为止。在循环中，首先调用agent.sample(obs)根据算法选择一个动作。

然后，通过调用env.step(action)与环境进行一次交互，获取下一个观察值next_obs、奖励reward、是否结束done等信息。

接着，调用agent.learn(obs, action, reward, next_obs, done)来训练Q-learning算法，更新Q表。

接下来，将next_obs赋值给obs，存储上一个观察值。

然后，更新total_reward和total_steps。

如果render参数为True，则调用env.render(mode='human')来渲染新的一帧图形。

最后，如果done为True，即episode结束，则跳出循环。

最后，返回total_reward和total_steps作为该episode的结果。

(36, {'prob': 1})，这是什么，obs = env.reset()怎么理解，能举个粒子嘛

这是一个元组，第一个元素是数值36，第二个元素是一个字典，包含一个键值对，键为'prob'，值为1。

在强化学习中，agent与环境进行交互，通过不断地获取环境的状态并做出相应的决策来达成目标。在这个过程中，第一步是初始化环境，也就是调用env.reset()方法，使得环境返回一个初始状态，让agent从这个状态开始与环境交互。

关于粒子的例子，我们可以想象一个在二维平面上运动的粒子，它的状态可以用它的位置和速度来表示。env.reset()方法返回的初始状态可以是粒子出现在平面上的某个位置，并且没有速度（即速度为0）。接下来，agent需要不断地获取粒子的状态并做出相应的行动，例如通过施加力使得粒子移动到目标位置。