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TensorForce在不同任务中的应用案例
在上一节中，我们已经介绍了TensorForce的基本概念和使用方法。在这一节中，我们将通过一系列具体的任务案例，展示如何使用TensorForce来解决不同的强化学习问题。这些任务涵盖了从简单的环境到复杂的工业应用，旨在帮助读者更好地理解和应用TensorForce。
1.在OpenAIGym环境中的应用
1.1简单环境：CartPole
1.1.1CartPole环境介绍
CartPole是OpenAIGym中一个非常经典且简单的环境。在这个环境中，一个杆子固定在一个可移动的小车上，目标是通过控制小车的左右移动来保持杆子的平衡。环境的状态空间包括四个变量：小车的位置、小车的速度、杆子的角度和杆子的角速度。动作空间包括两个离散的动作：向左移动和向右移动。
1.1.2使用TensorForce解决CartPole问题
首先，我们需要安装OpenAIGym库和TensorForce库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装：
pipinstallgymtensorforce
接下来，我们将编写一个简单的脚本来使用TensorForce解决CartPole问题。
#导入必要的库
importgym
fromtensorforceimportAgent,Environment
#创建环境
environment=Environment.create(
environment=gym,level=CartPole-v1,max_episode_timesteps=500
)
#定义代理
agent=Agent.create(
agent=tensorforce,environment=environment,update=64,optimizer=dict(type=adam,learning_rate=1e-3),
objective=action_entropy,reward_estimation=dict(horizon=1)
)
#训练代理
forepisodeinrange(1000):
#重置环境
states=environment.reset()
terminal=False
whilenotterminal:
#选择动作
actions=agent.act(states=states)
#执行动作，获取新的状态、奖励和是否终止
states,terminal,reward=environment.execute(actions=actions)
#更新代理
agent.observe(terminal=terminal,reward=reward)
#测试代理
forepisodeinrange(100):
#重置环境
states=environment.reset()
terminal=False
whilenotterminal:
#选择动作
actions=agent.act(states=states,deterministic=True)
#执行动作，获取新的状态、奖励和是否终止
states,terminal,reward=environment.execute(actions=actions)
#打印每集的奖励
print(fEpisode{episode}:reward={reward})
#关闭环境和代理
environment.close()
agent.close()
1.1.3代码解释
创建环境：
environment=Environment.create(
environment=gym,level=CartPole-v1,max_episode_timesteps=500
)
这里我们使用TensorForce的Environment.create方法来创建一个OpenAIGym的环境。level参数指定了具体的环境名称，max_episode_timesteps参数指定了每集的最大时间步数。
定义代理：
agent=Agent.crea