摘要：

本文将介绍OpenAI Gym和Gymnasium这两个强化学习工具库，并重点分享在Gymnasium中创建自定义环境的方法。通过继承gym.Env类和使用make函数，可以快速创建适用于特定问题的环境。将自定义环境与强化学习算法集成，可以进行训练和评估，从而加速算法的开发和比较进程。OpenAI Gym和Gymnasium的使用优势使得开发和比较强化学习算法更加方便、高效，也方便与研究社区进行知识分享。

1. 介绍OpenAI Gym和Gymnasium

• OpenAI Gym：OpenAI Gym是一个由OpenAI开发的强化学习工具库，提供了一套标准的API接口和多种强化学习环境。它的目标是帮助研究者和开发者更加方便地开发、测试和比较强化学习算法。
• Gymnasium：Gymnasium是OpenAI Gym的一个保护版本，旨在提供更多的环境选择和更加丰富的功能。它聚集了来自全球各地的开发者和研究者的贡献，为用户提供了更多的选择和灵活性。

2. Gymnasium中创建自定义环境

要在Gymnasium中创建自定义环境，我们需要继承gym.Env类并实现其中的reset、step、render等函数接口。这些函数将根据具体的问题定义环境的状态、动作空间、嘉奖机制等。

接下来使用Gymnasium的make函数来初始化自定义环境。make函数接受一个字符串参数，用于指定需要创建的环境类。例如：env = gym.make('MyCustomEnv')。

3. 创建自定义环境示例

下面是一个简单的自定义环境示例，我们将创建一个简单的迷宫环境：

import gym
from gym import spaces
from gym.envs.registration import register

class MyMazeEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        # 定义状态空间、动作空间和嘉奖机制
        self.observation_space = spaces.Discrete(16)
        self.action_space = spaces.Discrete(4)
        self.reward_range = (⑴, 1)

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

    def step(self, action):
        # 履行动作并返回新的状态、嘉奖和会不会结束的信息
        pass

    def render(self):
        # 渲染环境
        pass

# 注册自定义环境
register(
    id='MyMaze-v0',
    entry_point='my_custom_env:MyMazeEnv',
)

# 初始化环境
env = gym.make('MyMaze-v0')

4. 集成自定义环境到强化学习算法

创建自定义环境后，我们可以将其与强化学习算法进行集成。例如，可使用开源的强化学习算法库，如Stable Baselines，来使用自定义环境进行训练和评估。

• 训练模型：model.learn(total_timesteps=10000)
• 评估模型：mean_reward, std_reward = evaluate_policy(model, env, n_eval_episodes=10)

5. OpenAI Gym和Gymnasium的优势

• 丰富的参考环境：OpenAI Gym和Gymnasium提供了大量的参考环境，涵盖了从简单到复杂、区别数据类型的环境。这使得算法的开发者可以选择合适自己问题的环境，并进行快速迭代和实验。
• 方便比较算法：通过使用统一标准的API接口，可以方便地比较区别算法在区别环境上的效果。这为算法的研究和发展提供了一个统一的平台。
• 易用性和可重现性：OpenAI Gym和Gymnasium具有良好的文档和示例代码，使得开发者可以快速上手并使用这些工具展开自己的研究工作。同时，由于环境的标准化和可重现性，研究者和开发者可以方便地与全部社区共享自己的环境和算法。

6. 总结

本文介绍了OpenAI Gym和Gymnasium这两个强化学习工具库，并分享了在Gymnasium中创建自定义环境的方法。通过继承gym.Env类和使用make函数，我们可以快速创建适用于特定问题的环境，进而与强化学习算法集成进行训练和评估。

OpenAI Gym和Gymnasium的使用优势使得开发和比较强化学习算法更加方便、高效，也方便与研究社区进行知识共享。这些工具为强化学习的发展和利用提供了有力支持，加速了算法的迭代和实验进程。