1 任务描述
·必做:使用强化学习算法,解决MountainCar − v0;
使用强化学习算法,解决MountainCarContinous − v0
·选做:使用其他强化学习算法解决上述问题
2 环境配置
· python(3.6) + gym(0.15.4) + tensorflow(1.2.1) + keras(2.2.4)
3 算法设计
3.1 离散版本��������������������������������� − ������
(1)问题背景
现有一小车在两座山峰之间的谷底,小车动力有限,无法直接登上右侧山峰,需要借助 动能和势能之间的转化才能到达目的地。在离散版本的MountainCar中,小车的行为(action) 是离散的,有向左、向右、静止三个选项,每个状态(state)下小车的观测值包含位置(position)和速度(velocity)两个方面,小车从-0.4—-0.6 之间的任意位置开始运动,在一个 episode
(200 步)内抵达 0.5 处即为成功,每走一步获得-1 的回报值。
Action
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Push left
|
No push
|
Push right
|
Num
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0
|
1
|
2
|
State
|
Max
|
Min
|
Position
|
0.6
|
−1.2
|
Velocity
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0.07
|
−0.07
|