使用gym设计一个强化学习环境,状态为20*25的矩阵,动作数量为14,奖励函数为经历的时间,时间越长奖励越少
时间: 2023-06-17 17:07:47 浏览: 54
好的,我来为您设计一个强化学习环境。
首先,我们需要安装 gym 库:
```python
!pip install gym
```
接下来,我们创建一个新的强化学习环境,命名为 CustomEnv。状态空间是一个 20x25 的矩阵,动作数量为 14,奖励函数为经历的时间,时间越长奖励越少。
```python
import gym
from gym import spaces
import numpy as np
class CustomEnv(gym.Env):
def __init__(self):
self.shape = (20, 25)
self.action_space = spaces.Discrete(14)
self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=255, shape=self.shape, dtype=np.uint8)
self.reward_range = (0, np.inf)
self.max_steps = 1000
self.current_step = None
self.total_time = None
def step(self, action):
assert self.action_space.contains(action), f"Invalid action {action}"
state = self._take_action(action)
self.current_step += 1
if self.current_step >= self.max_steps:
done = True
else:
done = False
reward = self._get_reward()
return state, reward, done, {}
def reset(self):
self.current_step = 0
self.total_time = 0
state = self._get_state()
return state
def _get_state(self):
state = np.zeros(self.shape)
return state
def _take_action(self, action):
# TODO: Take action
return self._get_state()
def _get_reward(self):
reward = self.max_steps - self.current_step
return reward
```
在这个环境中,我们定义了一个可供选择的动作空间,观测空间,奖励范围和最大步数。当我们调用 `step` 方法时,我们执行一个动作并返回下一个状态、奖励、是否完成和额外信息。在 `reset` 方法中,我们返回初始状态。
还需要实现两个方法 `_get_state` 和 `_take_action`。 `_get_state` 方法返回一个 20x25 的零矩阵作为初始状态。`_take_action` 方法是我们在这里执行动作的地方。由于我们还没有定义动作,所以这个方法还没有被实现。我们需要根据具体的场景来实现它。
最后,我们可以用以下代码测试我们创建的环境:
```python
env = CustomEnv()
state = env.reset()
for t in range(100):
action = env.action_space.sample()
state, reward, done, info = env.step(action)
if done:
print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
break
```
这段代码将运行我们的环境并随机选择动作,直到达到最大步数或完成。