Agent和环境之间的共同接口概要

该公共接口由“OpenAI Gym”的“Env”类保持。“Env” 类是将强化学习的“环境”封装起来的类。主要的方法和性质如下所示。

一：生成环境

env = gym.make(id)
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gym.make(id)
	说明：生成环境
	参数：Id(str类型)  环境ID
	返回值：env(Env类型)  环境
	
	环境ID是OpenAI Gym提供的环境的ID，可以在OpenAI Gym网站的Environments中确认
	例如，如果是“CartPole”环境，则ID是“CartPole-v1”。返回“Env”对象作为返回值
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二：初始化环境

state = env.reset()
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env.reset()
	说明：重置环境
	返回值：state（object类型） episode 的最初状态
	
	在episode 开始时调用它，作为返回值返回episode 最初的状态
	episode 最初“状态”的类型由属性“observation_space”决定
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三：环境交互

state, reward, done, info = env.step(action)
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env.step(action)
	说明：环境执行一步动作
	参数：action（object 类型） 动作
	返回值：results（tuple 类型） (下一状态，报酬，episode 是否完成，日志信息)
	
	将“动作”传递给环境，返回值返回“下一个状态”（object）、“报酬”（float）、“ episode 是否完成”（bool）、“日志信息”（dict）
	传递给环境的“动作”类型，由属性“action_space”决定
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四：渲染画面

env.render(mode='human')
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env.render(mode='human')
	说明：渲染环境画面
	参数：mode（str类型） 渲染模式
	返回值：对应渲染模式的返回值
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支持的“渲染模式”根据环境不同而不同。也有不支持渲染的环境。一般有以下几种渲染模式：

五：指定随机种子

env.seed(seed=None)
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env.seed(seed=None)
	说明：指定随机数种子
	参数：seed（int 类型） 随机种子
	返回值：seeds（list 类型） 在环境中使用的随机数种子列表
	用env.seed()指定环境的随机数种子。如果想要训练的再现性，或者想要根据不同的环境使用不同的随机数种子，就可以使用该方法
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六：结束环境

env.close()
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env.close()
	说明：终止当前环境
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七：代码总结

import gym

# 生成环境
env = gym.make('CartPole-v1')
# 环境初始化
state = env.reset()
# 循环交互
while True:
    # 渲染画面
    env.render()
    # 从动作空间随机获取一个动作
    action = env.action_space.sample()
    # agent与环境进行一步交互
    state, reward, done, info = env.step(action)
    print('reward:', reward)
    # 判断当前episode 是否完成
    if done:
        print('done')
        break
# 环境结束
env.close()

注：env.action_space.sample()是根据动作空间的类型“action_space”获取随机动作的方法。