怎样创建gym环境及注册自定义强化学习环境

摘要：OpenAI Gym是强化学习训练环境的标准之一，提供了方便易用的接口供智能体和环境交互。本文将介绍怎样创建gym环境并注册自定义强化学习环境，以满足在现实场景中使用强化学习的需求。

引言

OpenAI Gym是一种用于研究和开发强化学习算法的工具。它提供了一系列标准化的环境，和用于开发和测试强化学习模型的接口和工具。Gym环境可以摹拟各种现实场景，包括游戏、机器人控制和金融交易等。本文将介绍怎样使用OpenAI Gym创建强化学习环境，并注册自定义环境，以满足特定的需求。

使用OpenAI Gym创建gym环境

OpenAI Gym提供了丰富的Benchmark环境，用于测试和评估区别的强化学习算法。这些Benchmark环境包括Atari游戏、经典控制问题等。使用这些Benchmark环境，开发者可以快速开始训练自己的强化学习模型。例如，可使用以下代码创建并使用CartPole-v0环境：

import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
state = env.reset()
done = False
while not done:
    action = env.action_space.sample()
    state, reward, done, _ = env.step(action)
    env.render()
env.close()

上述代码中，使用gym.make函数创建了一个CartPole-v0环境对象，并使用reset函数初始化环境状态。接着，在一个循环中，使用action_space.sample函数随机选择一个动作，然后使用step函数履行动作，并获得下一个状态、嘉奖和done标志。最后，使用render函数渲染环境确当前状态。

注册自定义强化学习环境

有时，标准化的Benchmark环境可能没法满足特定的问题需求。在这类情况下，可使用OpenAI Gym提供的机制注册自己的自定义环境。要注册自定义环境，可以依照以下步骤进行：

1. 创建myenv.py文件，定义自己的环境。
2. 在文件中实现reset、step和render函数，用于重置环境、履行动作和渲染界面。
3. 使用gym注册自定义环境，以便在训练时使用。

创建自定义环境需要继承gym.Env类，并重新实现reset、step和render等函数。这样可以定义自己特定问题的状态空间、动作空间、嘉奖函数等。

创建自定义环境的步骤

以下是创建自定义环境的一般步骤：

1. 创建myenv.py文件，定义自己的环境。

在myenv.py文件中，可以定义自己的环境类，并继承gym.Env类。例如：

import gym

class MyEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        # 初始化环境参数
        pass

    def reset(self):
        # 重置环境状态
        pass

    def step(self, action):
        # 履行动作并返回下一个状态、嘉奖和done标志
        pass

    def render(self, mode='human'):
        # 渲染环境状态
        pass

2. 在文件中实现reset、step和render函数，用于重置环境、履行动作和渲染界面。

根据自己的需求，实现reset、step和render函数。例如，在reset函数中，可以初始化环境的状态。在step函数中，可以根据选择的动作来更新状态，并计算嘉奖值。在render函数中，可以将环境状态渲染到屏幕上。

3. 使用gym注册自定义环境，以便在训练时使用。

使用gym.register函数将自定义环境注册到Gym环境中。例如：

import gym

class MyEnv(gym.Env):
    ...
    pass

gym.register(
    id='MyEnv-v0',
    entry_point='myenv:MyEnv',
)

通过上述代码，我们将自定义环境注册为’MyEnv-v0’。

使用自定义环境

通过创建自定义环境，可以解决特定的现实问题。可使用自定义环境和强化学习算法，训练出适应性更强的智能体。

总结

OpenAI Gym是一个强大的工具，可以帮助开发者创建和使用强化学习环境。通过创建自定义环境，可以解决特定的问题，并训练出适应性更强的智能体。