gym
ジム（サードパーティライブラリ）
意味 強化学習の練習場
gymとは？
Gymは、強化学習のプログラムを開発する際に、様々な環境をシミュレーションするためのツールキットです。ゲームのような仮想空間を提供することで、開発者はエージェントと呼ばれるプログラムがどのように学習し、行動を改善していくかを試すことができます。
gymの具体的な使い方
CartPole環境での強化学習エージェント
import gym
import numpy as np
# CartPole環境の作成
env = gym.make('CartPole-v1')
# Q学習のパラメータ
learning_rate = 0.1
discount_factor = 0.99
epsilon = 0.1
# Q-tableの初期化
num_states = 10**4
num_actions = env.action_space.n
Q = np.zeros((num_states, num_actions))
# 状態の離散化
def discretize_state(state):
state = list(state)
state = [min(9, max(0, int(x/0.5) + 5)) for x in state]
return int(''.join([str(x) for x in state]))
# トレーニング
for episode in range(1000):
state = env.reset()
state = discretize_state(state)
for t in range(200):
# ε-greedy方策で行動を選択
if np.random.random() < epsilon:
action = env.action_space.sample()
else:
action = np.argmax(Q[state, :])
# 行動を実行し、次の状態と報酬を取得
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
next_state = discretize_state(next_state)
# Q値の更新
Q[state, action] = Q[state, action] + learning_rate * \
(reward + discount_factor * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
state = next_state
if done:
break
# 学習したエージェントのテスト
state = env.reset()
state = discretize_state(state)
total_reward = 0
for t in range(200):
env.render()
action = np.argmax(Q[state, :])
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
next_state = discretize_state(next_state)
total_reward += reward
state = next_state
if done:
break
print(f'エピソードの総報酬: {total_reward}')
env.close()👇出力結果
エピソードの総報酬: 195.0この例では、OpenAI Gymの'CartPole-v1'環境を使用して、Q学習エージェントを実装しています。エージェントは環境と相互作用しながら、カートポールをバランスさせる方法を学習します。状態空間は離散化され、Q-tableを使用して最適な行動を学習します。トレーニング後、学習したエージェントをテストし、獲得した総報酬を表示します。
gymに関するよくある質問
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