基于 CartPole-v0 环境的强化学习算法实现 毕业论文+Python代码

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基于 CartPole-v0 环境的强化学习算法实现目录1 实验环境描述 12 算法 13 实验结果分析 33.1 Q-Learning 33.2 Policy-Gradient 53.3 Deep-Q-Network 61实验环境描述1.1CartPole-v0Cart Pole 在 OpenAI 的 gym 模拟器里面是相对比较简单的一个游戏。游戏里面有一个小车，上有一根杆子。小车需要左右移动来保持杆子竖直。如果杆子倾斜的角度大于 15°，那么游戏结束。小车也不能移动出一个范围（中间到两边各 4.8 个单位长度）。小车的状态变量有车的位置、杆子的角度、车速、角度变化率 4 个维度，以及左移、右移两个动作。左移或者右移小车的 action 之后，env 都会返回一个 +1 的 reward。到达 200 个 reward 之后，游戏也会结束。