悬崖寻路

../../../_images/cliff_walking.gif

此环境属于玩具文本环境,其中包含关于环境的一般信息。

动作空间

离散(4)

观测空间

离散(48)

导入

gymnasium.make("CliffWalking-v1")

悬崖寻路涉及穿过一个网格世界,从起点到达目标,同时避免掉下悬崖。

描述

游戏开始时,玩家位于 4x12 网格世界的 [3, 0] 位置,目标位于 [3, 11]。如果玩家到达目标,回合结束。

悬崖位于 [3, 1..10] 区域。如果玩家移动到悬崖位置,将返回起始位置。

玩家持续移动直到达到目标。

改编自 Sutton 和 Barto 的《强化学习:导论》例 6.6 (第 132 页) [1]。

悬崖可以选择为湿滑(默认禁用),因此玩家有时可能会垂直于预期方向移动(参见 is_slippery)。

灵感来源:https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning/blob/master/lib/envs/cliff_walking.py

动作空间

动作形状为 (1,),范围在 {0, 3} 之间,表示玩家移动的方向。

  • 0: 向上移动

  • 1: 向右移动

  • 2: 向下移动

  • 3: 向左移动

观测空间

共有 3 x 12 + 1 种可能的状体。玩家不能处于悬崖处,也不能处于目标处,因为后者会导致回合结束。剩余的是前 3 行的所有位置加上左下角的单元格。

观测值是一个表示玩家当前位置的值,计算方式为 current_row * ncols + current_col(其中行和列都从 0 开始)。

例如,起始位置可以这样计算:3 * 12 + 0 = 36。

观测值以 int() 类型返回。

起始状态

回合开始时,玩家处于状态 [36] (位置 [3, 0])。

奖励

每个时间步奖励为 -1,除非玩家踏入悬崖,此时奖励为 -100。

回合结束

当玩家进入状态 [47] (位置 [3, 11]) 时,回合终止。

信息

step()reset() 返回一个包含以下键的字典

  • “p” - 状态的转移概率。

由于悬崖寻路不是随机的,返回的转移概率始终为 1.0。

参数

import gymnasium as gym
gym.make('CliffWalking-v1')

参考文献

[1] R. Sutton 和 A. Barto,《强化学习:导论》2020。[在线]。获取地址:http://www.incompleteideas.net/book/RLbook2020.pdf

版本历史

  • v1: 添加湿滑版本悬崖寻路

  • v0: 初始版本发布