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利用OPenAI gym建立自己的强化学习探索环境：
首先，先定义一个简单的RL任务：
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如图所示：初始状态下的环境，机器人在左上角出发，去寻找右下角的电池，静态障碍：分别在10、19位置，动态障碍：有飞机和轮船，箭头表示它们可以移动到的位置，会随时间改变而改变。
这里假设：它们的移动速度和机器人一样。飞机会沿着当前列上下来回移动，轮船则只在当前位置到左边两格的范围来回移动。移动范围：如箭头所示。
假设每个训练episode中，机器人在每一个step都有四个方向选择，碰到障碍物或者step超过了20步则终止该次训练。
一、安装gym
这部分不单独介绍，官网有详细步骤（简洁版及完整版）
[OPenAI gym官网]
二、进入gym文件夹
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主要是这三个地方
- 首先打开初始化文件__init___
在classic下加入这一段
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register(
id='MyEnvrobt-v0',
entry_point='gym.envs.classic_control:MyEnvrobt',
max_episode_steps=200,
reward_threshold=195.0,
)
- 在\gym\envs\classic_control中建立myenv文件夹
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可以将\gym\envs中的registration文件复制放入\gym\envs\classic_controlmyenv文件夹中，并更名为MyEnvrob.py
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- 打开myenvrobt.py文件
首先将class myenv改为 class MyEnvrobt
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后续 def函数就可以根据你所需要去定义环境的动作空间、状态空间、奖励、折扣等等
- 返回上一层\envs\classic_control， 打开__init__.py初始化文件，并加入
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from gym.envs.classic_control.myenv.myenvrobt import MyEnvrobt
这样就完成啦
- 测试环境
import gym
import time
env = gym.make('MyEnvrobt-v0')
env.reset()
env.render()
time.sleep(10)
env.close()
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加入Q-learning后的简单测试：
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完整代码及链接请看：
【笔记|RL强化学习笔记（OpenAI gym建立自己的探索环境）】源码
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