文件名称：racetrack:表格式强化学习代理的环境
文件大小：328KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 09:52:37
machine-learning reinforcement-learning reinforcement-learning-algorithms reinforcement-learning-agent sutton-book
蒙特卡洛赛车场 这是Racetrack环境和蒙特卡洛代理的实现，如Sutton and Barto的《强化学习：简介》第5章中所述。我的代理可以解决书中提出的问题，并且我将进一步尝试增加环境的难度。 环境 本书推荐了两种环境（第二和第三张图片），我又添加了一个用于调试。 第三种环境比第二种更大，但实际上更容易解决。 赛车从底部开始，应尽可能快地移至终点（位于右上角）。 for track in track_1 track_2 track_3; do python -m scripts.show_racetrack "$track" --save-path "images/$track.svg"; done 结果 原始问题 在最初的问题中，当汽车试图离开赛道但情节没有终止时会受到处罚。 取而代之的是，将赛车放回到赛道上，环境确保赛车始终向终点移动至少一个正方形。 而且，汽车只能移动到
【文件预览】：
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