OpenAI Gym经典控制环境介绍及使用指南 – 优化您的强化学习技能(openai gym action space)
摘要：
OpenAI Gym是一个用于验证强化学习算法性能的库，提供了丰富的环境供训练和开发使用。本文将介绍OpenAI Gym的特点和功能，并以经典控制问题CartPole-v0为例，详细介绍了怎样使用OpenAI Gym进行强化学习训练。
1. OpenAI Gym简介
OpenAI Gym是一个强化学习的库，旨在验证和比较强化学习算法的性能。它提供了多个环境供开发者使用，包括控制问题、连续控制问题和图象问题等。OpenAI Gym是当前学术界公认的benchmark，许多强化学习算法的研究都是基于OpenAI Gym来进行的。
2. OpenAI Gym的特点
OpenAI Gym的特点之一是使用简便，只需几行代码就能够创建一个强化学习环境。另外，OpenAI Gym提供了丰富的环境选择，可以满足区别的需求。每一个环境都有定义好的视察空间和动作空间，使得算法的开发和比较更加方便。
3. 经典控制问题CartPole-v0介绍
CartPole-v0是OpenAI Gym中的一个经典控制问题，旨在让智能体通过平衡杆上的小车来保持平衡。通过导入gym库并创建CartPole-v0环境，可以开始训练和开发。
在使用CartPole-v0环境之前，需要先进行环境的初始化，可使用env.reset()方法来初始化环境。然后，使用env.render()方法可以显示环境的状态，用于实时视察训练的效果。
为了进行训练和渲染，可使用for循环。通过env.step(action)方法可以履行动作，并返回下一个状态、嘉奖和done标志。可以根据done标志来判断训练会不会成功或失败。
4. Gym中的动作空间(action space)
动作空间用于定义环境中可履行的动作。在OpenAI Gym中，动作空间由action_space类定义。动作空间控制着动作的种类和取值范围。可使用action_space.sample()方法来随机选择一个动作。
5. Gym中的视察空间(observation space)
视察空间定义了环境中的视察特点。在OpenAI Gym中，视察空间由observation_space类定义。视察特点的类型和取值范围可以通过observation_space属性来获得。
6. Gym中的done标志
在环境中，done标志用于表示当前环境会不会已结束。当done为True时，表示环境已完成。可以根据done标志来判断训练会不会成功或失败。例如，在CartPole-v0环境中，当小车超过一定角度或超过一定步数时，done标志会为True。
7. 完全代码示例
下面是一个完全的CartPole-v0环境训练代码示例：
“`
import gym
env = gym.make(‘CartPole-v0’)
observation = env.reset()
for t in range(1000):
env.render()
action = env.action_space.sample()
observation, reward, done, info = env.step(action)
if done:
print(“Episode finished after {} timesteps”.format(t+1))
break
“`
以上代码中，我们首先导入gym库并创建CartPole-v0环境。然后，使用env.reset()方法初始化环境，并通过env.render()方法显示环境状态。
在for循环中，我们随机选择一个动作并履行，然后通过env.step(action)方法取得下一个状态、嘉奖和done标志。
最后，我们通过判断done标志来打印出训练进程中的结果。
