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wzjs 2025/8/23 11:22:48

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前言

最近想开一个关于强化学习专栏，因为DeepSeek-R1很火，但本人对于LLM连门都没入。因此，只是记录一些类似的读书笔记，内容不深，大多数只是一些概念的东西，数学公式也不会太多，还望读者多多指教。本次阅读书籍为：马克西姆的《深度强化学习实践》。
限于篇幅原因，请读者首先看下历史文章：
马尔科夫过程
马尔科夫奖励过程
马尔科夫奖励过程二
上述三篇博客已经介绍完书中的第一章内容了，本篇开始介绍第二章内容：openai的RL开源框架Gym。在介绍之前，先用python写一个简单的脚本：

1、demo RL

我这里直接粘贴下书中提供的：示例代码

import randomclass Environment:def __init__(self):self.steps_left = 10def get_observation(self):return [0.0, 0.0, 0.0]def get_actions(self):return [0, 1]def is_done(self):return self.steps_left == 0def action(self, action):if self.is_done():raise Exception("Game is over")self.steps_left -= 1return random.random()class Agent:def __init__(self):self.total_reward = 0.0def step(self, env):current_obs = env.get_observation()actions = env.get_actions()reward = env.action(random.choice(actions))self.total_reward += rewardif __name__ == "__main__":env = Environment()agent = Agent()while not env.is_done():agent.step(env)print("Total reward got: %.4f" % agent.total_reward)# Total reward got: 3.6443# Total reward got: 4.1748

上述代码很简单，也没有什么复杂的依赖，能够直接执行。可以发现，每次执行智能体所获得的奖励是不同的。
在这里插入图片描述

2、示例解释

上述代码定义RL中最关键的两个类：环境和智能体；智能体比较简单：主要.step方法，首先从环境中获取观察–> 选择动作–>从环境中得到奖励–>累加奖励。
与之对应的环境则是初始化智能体与其交互的总步数，告诉智能体何时游戏结束，并构造一些针对智能体不同的动作，而给予不同奖励的函数。（代码中奖励是用了random）。

3、openai Gym

Gym是openai开源的RL框架包，下面将简单介绍下核心基类：

3.1.空间

如下图所示：Space容器类是Gym的一个核心类，定义了RL中的动作空间和观察空间，这两类空间包含：连续动作空间Box类（连续的控制量）、离散动作空间Discrete(上下左右移动)、Tuple类则是定义了一系列Spaces类的元祖。
另外，还有两个方法：sample()采样一个动作；contains()判断这个动作是否包含在Space类里。
在这里插入图片描述