强化学习中使用OPENAI的GYM建立自己环境_spaces.discrete

综述

Reinforcement Learning 已经经过了几十年的发展，发展壮大。近些年来，跟随着机器学习的浪潮开始发展壮大。多次战胜围棋冠军柯洁，以及在DOTA2、星际争霸等游戏中超凡表现，成为了众人追捧的明星。目前OPENAI作为世界NO.1的AI研究机构，构建的GYM，成为衡量强化学习算法的标准工具。通过OPENAI 的GYM直接构建自己的环境，从而利用目前现有的算法，直接求解模型。

包含大量自我理解，肯定存在不正确的地方，希望大家指正

RL and GYM

RL 考虑的是agent如何在一个环境中采取行动，以最大化一些累积奖励。
其中主要包含的是2个交互：

1. agent对env作出动作 改变env
2. env 给出奖励和新的状态 给agent
   其中GYM就是OPENAI所搭建的env。

具体的安装 和 介绍 主页很详细。
GYM主页 以及 DOC
GYM
GYM——DOC

安装好GYM之后，可以在annaconda 的 env 下的 环境名称 文件夹下 python sitpackage 下。

在调用GYM的环境的时候可以利用：

	'import gym'
	'env = gym.make('CartPole-v1')'
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GYM的文件夹下 主要包含：

• envs 所有环境都保存在这个文件下
• spaces 环境所定义的状态、动作空间
• utils 环境中使用的一组常用实用程序
• warppers 包装
• init 读取时初始化
• core 核心环境，直接链接到给定的环境
  GYM 创建的环境主要在envs中，在这个里面可以找到常用的几个环境，比如说cart-pole, MountainCar等等。
  自我构建的GYM环境都应该在放在envs下子文件夹中的一个py文件中的类。
  例如：
  gym\envs\classic_control\cartpole.py

GYM registry

所有构建的环境都需要调用GYM库，然后再通过GYM库来调用所写的环境。所以需要现在GYM的内部构件一个内链接，指向自己构建的环境。
registry 主要在

1. envs下 _init_ 文件下

    `register(`
    	`id='CartPole-v1',`
    	`entry_point='gym.envs.classic_control:CartPoleEnv',`
    	`max_episode_steps=500,`
    	`reward_threshold=475.0,`
    `)`
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   id 调用所构建的环境的名称 调用该环境的时候 所起的名字
   注：名字包含一些特殊符号的时候，会报错
   entry_point 所在的位置
   例如上述： 存在gym 文件夹下 classic_control文件夹下
   算法所需的参数
   2 在所在文件夹下
   建立 _init_ 文件，在下面调用

    from gym.envs.classic_control.cartpole import CartPoleEnv
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   其中是cartpole是环境所存在的文件名字，CartPoleEnv是该文件下的类。

GYM 环境构建

自我构建的环境为一个类。主要包含：变量、函数

必须的变量

这个类包含如下两个变量值：state 和 action
对应的两个空间为observation _space 和 action _space
这两个空间必须要用 space 文件夹下的类在__init__中进行定义。
其中 state是一个 object 一般为一个np.array 包含多个状态指示值。

必须存在的函数

• step 利用动作 环境给出的一下步动作 和 环境给出的奖励（核心）

  这个函数 承担了最重要的功能，是所构建环境所实现功能的位置
  输入为 动作 输出为

  1. 下一个状态值 object
  2. 反馈 float 值
  3. done（终结标志） 布尔值 0 或者1
  4. info（对调试有用的任何信息） any

• reset 重置环境
  将状态设置为初始状态，返回： 状态值

• render 在图形界面上作出反应
  可以没有，但是必须存在

• close 关闭图形界面

• seed 随机种子
  可以没有，但是必须存在

状态、动作空间的构建

主要分为离散空间和连续空间：
连续空间主要由spaces.Box定义，例如：

self.action_space = spaces.Box(low=-10, high=10, shape=(1,2))
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上面定义了一个取值范围在（-10，10）的变量 维度为1，2

离散空间主要有

• spaces.Discrete，例如

    self.observation_space = spaces.Discrete(2)
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  上面定义了一个变量空间范围为[0,2) 之间的整数

• spaces.MultiBinary， 例如

    self.observation_space = spaces.MultiBinary(2)
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  上面定义了一个变量空间为0，1的2维整数变量

• spaces.MultiBinary， 例如

    self.observation_space = MultiDiscrete（）
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其他还可以定义一个元组或者字典 等变量空间。