摘要：

本文将介绍OpenAI Gym和Gymnasium这两个强化学习平台，并比较它们的区分。OpenAI Gym是一个成熟的库，提供了广泛的环境选择，适用于各种强化学习问题。而Gymnasium是OpenAI Gym的一个分叉版本，专注于为深度强化学习研究提供环境。本文将论述两个平台的使用方法和利用场景，帮助读者选择合适自己项目需求的平台。

1. 了解OpenAI Gym

OpenAI Gym是一个研究和开发强化学习算法的仿真平台，用于开发和比较区别强化学习算法。它提供了一个Pythonic的API，能够表示通用的强化学习问题，并提供了摹拟训练环境供强化学习代理进行互动。

2. OpenAI Gym 和 Gymnasium 的区分

OpenAI Gym是一个成熟的库，提供了广泛的环境选择；而Gymnasium是OpenAI Gym的一个分叉版本，专注于为深度强化学习研究提供环境。

• OpenAI Gym:

OpenAI Gym的版本是“0.27.0”，它提供了丰富的环境选择，适用于广泛的强化学习问题。它已被广泛利用于各种研究和项目中，是一个相对成熟和稳定的库。

• Gymnasium:

Gymnasium是OpenAI Gym的分叉版本，专注于为深度强化学习研究提供环境。它提供了一些Pythonic的接口来简化使用，使得开发深度强化学习算法更加方便。

3. 使用方法

要创建OpenAI Gym环境，需要安装Gymnasium库。可使用pip install gymnasium命令进行安装。

使用Gymnasium封装需要解决的问题的环境，需要继承gym.Env类，并实现reset、step、render等函数接口。

4. 利用场景

OpenAI Gym和Gymnasium可以用于开发和比较区别类型的强化学习算法，适用于各种强化学习研究和项目需求。

• OpenAI Gym:

OpenAI Gym提供了较为成熟和丰富的环境选择，适用于广泛的强化学习问题。它已被用于各种研究和项目中，包括机器人控制、自动驾驶等。

• Gymnasium:

Gymnasium专注于深度强化学习研究，提供适用于这类特定领域的环境。它提供了简单且Pythonic的接口，使得开发深度强化学习算法更加方便。

5. 总结

OpenAI Gym和Gymnasium都是强化学习研究和开发的有用工具。根据项目需求，可以选择适合的库来开发和比较强化学习算法。OpenAI Gym提供了丰富的环境选择，适用于广泛的强化学习问题；而Gymnasium专注于深度强化学习，并提供了更简单和Pythonic的接口。