基于gym实现有风的格子世界

好的，这里是一个基于 `gym` 实现的有风格子世界的示例代码：

import gym
from gym import spaces
import numpy as np


class WindyGridWorld(gym.Env):
    def __init__(self):
        # 定义动作空间和状态空间
        self.action_space = spaces.Discrete(4)  # 上下左右四个方向
        self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(7, 10), dtype=np.float32)

        # 初始化状态和风力值
        self.current_pos = (3, 0)
        self.wind = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 0]

        # 定义目标状态和奖励
        self.goal_pos = (3, 7)
        self.reward_goal = 0
        self.reward_move = -1
        self.reward_obstacle = -100

    def reset(self):
        # 初始化状态和风力值
        self.current_pos = (3, 0)
        self.wind = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 0]
        return self._get_obs()

    def step(self, action):
        x, y = self.current_pos
        wind = self.wind[y]

        # 根据动作更新位置
        if action == 0:  # 上
            x = max(0, x - 1 - wind)
        elif action == 1:  # 右
            y = min(9, y + 1)
            x = max(0, x - wind)
        elif action == 2:  # 下
            x = min(6, x + 1 - wind)
        elif action == 3:  # 左
            y = max(0, y - 1)
            x = max(0, x - wind)

        # 判断是否到达目标位置并给予相应奖励
        if (x, y) == self.goal_pos:
            reward = self.reward_goal
            done = True
        else:
            reward = self.reward_move
            done = False

        # 判断是否撞到障碍物并给予相应奖励
        if x == 3 and (1 <= y <= 8):
            reward = self.reward_obstacle

        # 更新状态
        self.current_pos = (x, y)

        return self._get_obs(), reward, done, {}

    def _get_obs(self):
        # 构造状态矩阵
        obs = np.zeros((7, 10), dtype=np.float32)
        obs[self.current_pos] = 1
        return obs

在这个示例代码中，我们创建了一个名为 `WindyGridWorld` 的环境类，它继承了 `gym.Env` 类。在 `__init__` 方法中，我们定义了动作空间和状态空间。动作空间是一个离散的空间，包含四个动作：上下左右。状态空间是一个 $7 \times 10$ 的矩阵，表示格子世界的状态。

在 `reset` 方法中，我们初始化了初始状态和风力值，并返回初始状态。在 `step` 方法中，我们根据输入的动作更新位置，判断是否到达目标位置或撞到障碍物，并给予相应的奖励。最后更新状态并返回新的状态、奖励、是否完成和一些额外信息。在 `_get_obs` 方法中，我们构造了状态矩阵，表示当前位置。