OpenAI Gym 教程

什么是 OpenAI Gym？

OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法的工具包。它提供了一系列标准化的环境（如 CartPole、MountainCar、Atari 游戏等），让研究人员和开发者可以快速测试和验证他们的智能体。

快速开始

安装 Gym（现由 Gymnasium 维护）：

pip install gymnasium[box2d,atari]

运行一个简单示例：

import gymnasium as gym

env = gym.make("CartPole-v1", render_mode="human")
observation, info = env.reset()

for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()  # 随机动作
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)

    if terminated or truncated:
        observation, info = env.reset()

env.close()

核心概念

• Environment（环境）：模拟任务的世界，如游戏或物理系统。
• Agent（智能体）：在环境中采取行动以最大化累积奖励的程序。
• Observation（观测）：环境当前状态的信息。
• Action（动作）：智能体可执行的操作集合。
• Reward（奖励）：每一步环境反馈给智能体的数值信号。

自定义环境开发

Gym 支持用户创建自己的环境。只需继承 gym.Env 类并实现 reset()、step()、render() 等方法即可。

详细指南请参考78TP文档或社区教程。

常见问题

• Q: Gym 和 Gymnasium 有什么区别？
  A: 自 2022 年起，Gym 项目由 Farama 基金会维护，并更名为 Gymnasium，接口更稳定，推荐新项目使用。
• Q: 如何可视化训练过程？
  A: 可使用 render_mode="human" 或集成 TensorBoard、Matplotlib 等工具。