首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在自定义健身房环境中定义动作空间,每个回合接收3个定标器和一个矩阵?

在自定义健身房环境中定义动作空间,每个回合接收3个定标器和一个矩阵的方法如下:

  1. 动作空间定义:动作空间是指在健身房环境中可执行的动作集合。可以通过定义一个动作空间类来实现,该类包含了所有可执行的动作及其参数。每个动作可以用一个唯一的标识符来表示,以便在后续的回合中进行识别和执行。
  2. 定标器:定标器是用于测量和记录动作执行结果的设备。在每个回合开始时,系统会提供3个定标器,用于对动作的准确性、力量或其他指标进行测量。可以通过调用相应的API接口来获取定标器的数据。
  3. 矩阵:矩阵是一个二维数组,用于表示健身房环境的状态。每个元素代表一个特定位置的状态信息,可以包括位置坐标、障碍物信息、设备状态等。在每个回合开始时,系统会提供一个矩阵,作为当前环境的状态。

在每个回合中,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 获取定标器数据:通过调用相应的API接口,获取3个定标器的数据。可以根据需要选择测量的指标,如准确性、力量等。
  2. 解析矩阵:对提供的矩阵进行解析,获取当前环境的状态信息。可以根据需要获取位置坐标、障碍物信息、设备状态等。
  3. 根据定标器数据和环境状态,进行动作选择:根据定标器的数据和环境状态,结合预先定义的动作空间,选择一个合适的动作进行执行。可以根据定标器的测量结果进行动作的评估和选择。
  4. 执行动作:根据选择的动作,调用相应的API接口,执行该动作。可以传递相应的参数,如力量大小、动作速度等。
  5. 更新环境状态:根据执行动作后的结果,更新矩阵中相应位置的状态信息。可以更新位置坐标、障碍物信息、设备状态等。

以上是在自定义健身房环境中定义动作空间,每个回合接收3个定标器和一个矩阵的基本方法。具体实现可以根据具体需求和技术选型进行调整和扩展。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于强化学习的信息流广告分配方法CrossDQN

2)在个性化广告曝光占比之间缺少有效的平衡,字节的Dear时四个位置插入一个广告或不插入,尽管可以控制广告曝光在1/4之下,但决策空间相对较小。...在我们场景下,用户的一次访问定义一个回合,我们顺序决策每屏K个位置的广告插入结果,由于存在广告曝光占比的约束,因此可以通过如下的CMDP过程进行定义: 状态空间S:状态包含了当前屏候选的广告结果自然结果信息...,用户信息上下文信息 动作空间A:动作表示为在当前屏哪个位置插入广告,假设每屏决策5个位置,那么动作01001代表在本屏的第二个第五个位置进行广告插入 即时奖励r:即时奖励包含了三部分,广告收入、佣金收入用户体验评分...,定义如下: 状态转移概率P:用户的行为影响状态转移,当在st采取了动作at之后,若用户下拉,则st转移到st+1,否则回合结束 折扣因子:折扣因子用于平衡短期收益长期收益 约束条件C:约束条件主要为曝光占比约束...一种简单的思路就是我们约束每个回合的曝光占比,那么所有回合的曝光占比也可以在我们要求的范围之内,但这种思路对于个性化的损失是非常大的。

1.4K10

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

2 理论基础 在本研究,代理基于一系列的动作、观察与奖励环境 (即 Atari 模拟器)进行交互。...在每一个时间步,代理从合法的游戏动作集 中选择一个动作 ,模拟器接收到该动作并修改其内在状态,反映到游戏得分上。...一般情况下,环境 可能是随机生成的,代理无法观察到模拟器的内部状态,只能观察到来自模拟器的图像 ,其是一个表示当前屏幕的原始像素值向量。此外,代理接收一个奖励 表示游戏得分的变化。...在实践,这种基于值迭代的方法并不好用,因为动作-价值函数是针对每个序列分别计算的,不具有推广性,难以应对复杂情况(状态连续)。...算法的详细步骤为:首先初始化容量为 的回放记忆 ,以及随机权重的动作价值函数 ;然后执行回合迭代(外循环,共 个回合),在每个回合,先初始化序列 ,并将其预处理为定长 ;

1.4K31
  • 【论文笔记】2020-ACL-Neural Dialogue State Tracking with Temporally Expressive Networks

    显式追踪:只建模了 时间状态依赖 关系 GLAD、NBT 显式跟踪方法首先构建一个分类器来预测每个回合回合级状态,然后使用一个状态聚合器来进行状态聚合。...并且定义: ​ 令 mathcal{X}​ 表示状态空间,x in mathcal{X} 为一个状态。...: 大小为 K_Z times |mathcal{S}| 的矩阵,每一列 Z_t(s) 的对应于一个槽 s in mathcal{S} , Z_t 被称为 动作 - 话语编码器 每一回合的维度为 K_Z...对于每个 i 每个槽 s,bar{b}_t^i 被传递到 GAE 块动作短语向量 c_t^i(s) 被计算如下: ​ 然后通过注意机制将动作短语向量组合到单个向量。...mu_0^s 定义如下: ​ 根据(15)给出的消息计算规则,对于每个回合 t≤T 每个槽 s∈S,µ^s_t=Q^s_t。

    74840

    OpenAI Gym 入门

    在每一次迭代,我们从动作空间中采样了一个随机动作(本环境只有「向左」「向右」两个动作)并执行。 ? 执行代码后我们会发现,小车并不能如上图所示维持住平衡,而会直接滚出屏幕外。...环境的 step 函数可以返回我们想要的值,其总共返回如下四个值: observation(「object」):一个环境特定的对象以表示当前环境的观测状态,相机的像素数据,机器人的关节角度速度,桌游的即时战况等...,包括执行动作的次数限制、状态的变化阈值等 info(「dict」):输出学习过程的相关信息,一般用于调试 通过上述函数,我们可以实现经典的「代理-环境循环」,在每个时间步,代理选择一个动作环境返回一个观察...1.3 空间 在 Gym ,状态动作都是通过 Space 类型来表示的,其可以定义连续或离散的子空间。...本节将介绍如何自定义一个环境

    5.1K40

    从游戏AI到自动驾驶,一文看懂强化学习的概念及应用

    一个强化学习系统中有两个关键元素:奖励策略。 奖励(reward):奖励是强化学习系统的学习目标。学习者在行动后会接收环境发来的奖励,而强化学习的目标就是要最大化在长时间里的总奖励。...例如在下围棋的时候,刚开始棋盘空空也,最后棋盘都摆满了,一局棋就可以看作是一个回合。下一个回合开始时,一切重新开始。也有一些问题没有明确的开始结束,比如机房的资源调度。...离散动作空间(discrete action space)连续动作空间(continuous action space) 这是根据决策者可以做出的动作数量来划分的。...如果决策得到的动作数量是有限的,则为离散动作空间,否则为连续动作空间。...例如,走迷宫机器人如果只有东南西北这4种移动方式,则其为离散动作空间;如果机器人向360°的任意角度都可以移动,则为连续动作空间

    94630

    强化学习(一)入门介绍

    强化学习的过程:智能体首先采取一个环境进行交互的动作,导致环境状态发生了改变,同时环境会产生一个强化信息(正或负的奖励),智能体根据强化信息环境当前的状态采取下一个动作,不断迭代使得累积奖励值最大...想象在一个比赛没有人对你进行任何培训,直接开始比赛,有一个裁判不会告诉你怎么做,但是会对你的每个行为进行打分,我们需要记住并且多做这些高分的行为,避免低分行为,但在实际大型强化学习场景要比这个例子复杂的多...二、基本方法 1、Model-freeModel-based 这里的model模型指的是在一个环境各个状态之间转换的概率分布描述,也就是用模型描述环境。...,所以不太适合用于解决状态空间动作空间过大的问题。...Policy Iteration Value Iteration 都是 model-based 方法,因此一定程度上受限于状态空间动作空间的规模。于是 Q-learning 应运而生。 ?

    1.3K21

    一文带你实战强化学习(上) | DQN

    该游戏一共有64(8X8)个状态,每个状态下有四个(“上”、“下”、“左”“右”)可以执行的动作。当agent到达目标位置后,会得到奖励值1,其它位置奖励值都为0。...其中: “env.observation_space.n”“env.action_space.n”分别是“FrozenLake8x8-v0”这个游戏的状态空间动作空间,其值分别为644,所以该Q值表的大小为...第12行代码定义一个数组“rewardList”用来保存每个回合得到的累积奖励,“FrozenLake8x8-v0”游戏只有在agent到达目标位置后才会得到奖励值1,其余状态的奖励值均为0,所以在所有回合都结束后...式2 第27行代码更新了当前的环境状态,第28行代码判断一个回合的游戏是否结束。接下来我们再看如何使用带探索的策略来选择动作,即如何对环境进行探索。...”的值大于当前的回合数“num_episodes”时,从所有合法动作随机选择一个动作,否则选择一个最优的动作

    1.6K20

    【强化学习】时间循环最优决策:原理与Python实战

    这种解释认为,时间维度其他空间维度不同,它是不对称的、不可逆的。所以,时间旅行不存在。这种解释否认了时空旅行的存在性,悖论就不可能发生。 命定悖论:命定悖论不是一个悖论,而是对时间悖论的解释。...强化学习的通常设定如下:在系统里有智能体环境,智能体可以观察环境、做出动作决策,环境会在动作决策的影响下演化,并且会给出奖励信号来指示智能体的成功程度。智能体希望得到的总奖励信号尽可能多。...智能体可以一遍又一遍的环境交互。每一轮序贯交互称为一个回合。智能体可以环境一个回合一个回合的交互,并在交互过程中学习并改进自己的策略。...在每个回合,得到的回合总奖励为。策略梯度算法通过修改策略参数,使得回合总奖励的期望尽可能大。 为了让回合总奖励的期望尽可能大,策略梯度算法试图通过修改策略参数来增大,以达到增大的目的。...在函数内部,先初始化环境智能体。然后环境智能体不断交互,直到回合结束或截断(截断指达到了回合最大的步数)。然后返回回合步数回合总奖励。

    22520

    基于目标导向行为空间拓扑记忆的视觉导航方法

    在探索过程随后的目标导向行为,智能体会多次遍历环境并储存大量情景观测数据.通过阅读有关哺乳动物空间认知方式的研究,了解到哺乳动物可利用一个观测,特别是包含路标的观测,映射一个邻近空间,以此高效认知环境...动作ai对应式一个观测oi,该样本以情景记忆{o1,o2,·········on}动作序列{a1,a2,…, an}为原始数据,}为原始数据,并使用K个时间步分割而成.网络训练被定义为学习函数L:...且在整个训练过程,除仿真环境内可获得的奖励(苹果、目标)外,不增加动作或碰撞惩罚,所用奖励函数式(9)所示: ?...扩张阶段.此时模型已包含部分环境拓扑地图,智能体需通过集成每个观测序列不断扩充地图.因此,当前情景记忆(O1,O2,…,Ot)c的每一个观测都需要与地图中的每一个导航节点进行比较以得到它们之间的时间相关系数...4.3、导航流程 导航任务以回合制进行,每个回合持续固定的时间步或直到找到目标为止.在回合内,智能体起始位置固定,通过目标导向行为或规划的路径完成导航任务.由于控制策略在无障碍环境获得,因此当不确定环境是否存在堵塞时

    53130

    OpenAI Gym高级教程——领域自适应强化学习

    Python的OpenAI Gym高级教程——领域自适应强化学习 导言 OpenAI Gym是一个为强化学习任务提供统一接口的开源平台,它允许研究人员开发者使用标准化的环境进行实验开发。...):OpenAI Gym提供了各种各样的环境,例如经典的CartPole、Atari游戏等,每个环境都有自己的状态空间动作空间。...奖励(Reward):每个动作执行后,环境会给予Agent一个奖励,目标是最大化累积奖励。 高级用法:领域自适应强化学习 自定义环境 有时,您可能需要创建自己的环境来解决特定的问题。...__init__() # 定义状态空间动作空间 self.observation_space = spaces.Discrete(2) self.action_space...通过自定义环境实现自适应Agent,您可以更好地理解如何应对不同类型的强化学习问题。 通过这篇博客教程,您可以详细了解OpenAI Gym的高级用法,特别是如何在不同环境实现自适应性强化学习。

    26110

    强化学习从基础到进阶-案例与实践:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

    为了到达目的地,智能体可以沿着例如蓝线红线的路线行走。 图 3.9 悬崖行走问题 在悬崖行走问题的环境,我们怎么计算状态动作价值(未来的总奖励)呢?...智能体会不断环境交互得到不同的轨迹,当交互的次数足够多的时候,我们就可以估算出每一个状态下,每个动作的平均总奖励,进而更新 Q 表格。Q表格的更新就是接下来要引入的强化概念。...时序差分是介于蒙特卡洛动态规划之间的方法,它是免模型的,不需要马尔可夫决策过程的转移矩阵奖励函数。 此外,时序差分方法可以从不完整的回合中学习,并且结合了自举的思想。...,即done==True,注意完成并不代表这回合成功,也有可能是失败的太离谱,等同学们有了自定义强化学习环境的经验就知道了(等你长大就知道了XD)。...return {"rewards":rewards} 5.3、定义环境 OpenAI Gym其实集成了很多强化学习环境,足够大家学习了,但是在做强化学习的应用免不了要自己创建环境,比如在本项目中其实不太好找到

    87731

    【重磅】百度通用 AI 大突破,智能体通过交互式学习实现举一反三

    通过探索环境,智能体同时学习环境的视觉表示,语言的句法语义,以及如何在环境给自己导航。智能体的整个框架使用梯度下降端到端地从零开始训练。...我们在三个不同的命令条件下测试智能体表现,其中两个要求智能体能够推广去解释从未见过的命令词汇,而且框架的结构是模块化的,以便其他模块(视觉感知模块动作模块)在这种情况下仍然可以正常工作。...一个智能体在多个时间步长 T 环境进行交互,其中有4个动作:上,下,左,右。训练过程有许多个回合。...每个回合开始时,指导者(teacher)启动计时器并发出一个自然语言形式的命令,要求智能体到达环境特定对象的位置。其中可能会有其他物体作为干扰物出现。...在每个回合结束后,环境智能体都会被重置。 下面是一些示例命令(括号里包含从智能体中保留的环境配置,下同): 请导航到苹果。(有一个苹果,一个香蕉,一个橙子一个葡萄。)

    1.1K90

    【论文笔记】A Graph-based and Copy-augmented Multi-domain Dialogue State Tracking

    因此,我们考虑一个两层的 GCN,其中每一层都可以写成一个非线性函数一个对称的邻接矩阵: 其中 \hat{A} = A + \lambda I , 在经过 l 层的 GCN 后追踪得到节点特征矩阵...我们没有直接从对话历史预测联合信念,而是进行两阶段推理:首先通过 BERT 标记序列分类从增强的单回合话语获得回合信念。然后,利用二部图的传播结果,推理回合信念最后一个联合信念。...在每个回合过程,我们首先通过函数 g(\cdot)​将预测的 Qt​最后一个联合信念 B{t−1}​映射到图上的信念分布。...第一个模块学习域模式话语每个令牌的上下文表示,并从彼此获取有用的信息。...之前介绍,在多域对话状态跟踪,槽之间可能存在潜在的关系。为了捕捉插槽之间的相互作用,使用循环注意图神经网络 (RGAT) 进行状态更新。 ​ 首先定义一个特定于领域的插槽级模式图 G。

    80530

    强化学习第1天:强化学习概述

    pip install gym[toy_text,classic_control,atari,accept-rom-license,other] 基本用法 导入库后可以查看库的所有环境一些关于环境的说明...# 导入库 import gym # 打印库的所有环境说明 print(gym.envs.registry) 我们使用小车上山任务来进行后续教学 import gym import matplotlib.pyplot...action_space: Discrete(3): 动作空间,表示可用的离散动作数量为 3。...step函数,代表智能体决策的部分,它输入一个观测环境,在这个任务,可以观测到小车所处的位置速度,接着,根据这两个值来做出行为,往右或者往左 我们再定义一个智能体与环境交互的函数 # 保存图片的列表...,它接收行动,再返回状态,同时记录回合数,行动次数等信息,具体作用见代码注释 过程可视化 matplotlib库中有一个将图片组变成一组动画的库:FuncAnimation,我们保存每次智能体的状态图片后

    19220

    ARM(十五).IIC with IRQ

    (和头文件相关,寄存器的正确地址决定于此) 设定时钟频率栈大小 Target 选项卡确保时钟频率板载一致 正确设定内存(只读栈读写栈,也就是代码区与数据区的大小) 适当给多一点IROM的大小...,main定义在c源文件 IMPORT iic_int_24c04 ;iic_int_24c04的定义在外部的C源文件 AREA RESET, CODE, READONLY ;定义一个名为...VectorBase可以被其它文件引用 VectorBase ;向量基址,下面是自定义的向量集 B HandlerReset ;直接跳转到HandlerReset处进行处理 LDR PC...) | M_PDIVN)加载到R1,M_HDIVN M_PDIVN 定义在另一个头文件 STR R1, [R0] ;进行配置 ;/****************************...1111)恢复IIC模式,IIC总线应答启用, 传输时钟预定标器源时针钟选择位为 IICCLK=fPCLK/16,接收发送中断启用,接收发送中断挂起标志,发送时钟预定标器的值为15(时钟频率 Tx clock

    95920

    使用PyTorch实现简单的AlphaZero的算法(3):神经网络架构自学习

    dropout块接收一个块的输出,其中的linear层起到控制维度数的作用 我们的网络结构中使用了两个dropout块 值头输出的是-1,1之间的动作价值(value) 策略头输出被用作棋盘上所有动作的概率分布...为了在代码实现这一点,我们需要一个其中存储了棋盘状态策略目标的缓存区,在游戏结束获得实际奖励值时,目标值分配给临时缓冲区每个元素。...可以看到对于一个3 x 3的棋盘,即使没有MCTS,在80个回合后至少可以达到75%的胜率 对于一个4 x 4的棋盘,训练在500个回合后就会饱和,然后就会变成振荡,但在1300回合附近,没有MCTS...但是 AlphaZero 适用于完美信息博弈实施训练代理在信息不完善的状态下策论的论文会很有趣 [3]。 如果能够超越离散动作空间[4]将是有趣的。...连续动作空间将在机器人或自动驾驶汽车应用更为常见。[4]接受beta分布并学习它的参数。然后使用这个分布的一个缩放版本来近似有界连续空间

    60430

    【二】gym初次入门一学就会---代码详细解析简明教程----平衡杆案例

    在for循环中进行1000个时间步长(timestep)的控制,第5行刷新每个时间步长环境画面,第6行对当前环境状态采取一个随机动作(0或1),最后第7行循环结束后关闭仿真环境。...Discrete类型,从discrete.py源码可知,范围是一个{0,1,…,n-1} 长度为 n 的非负整数集合,在CartPole-v0例子动作空间表示为{0,1}。...数组每个元素都具有上下界。...利用运动空间观测空间定义范围,在许多仿真环境,BoxDiscrete是最常见的空间描述,在智体每次执行动作时,都属于这些空间范围内,代码示例为: from gym import spaces...*再次说明gym模块中环境的常用函数 gym的初始化 env = gym.make('CartPole-v0') # 定义使用gym库的某一个环境,'CartPole-v0'可以改为其它环境

    79920

    深度强化学习专栏(三)

    即一但策略确定后,能够采取的动作也就确定了,所以不管走多少个回合,路径都是一样的,如此一来就没法进行策略估计了。所以我们需要有一个探索环境的办法。一种常用的方法是ε贪心(ε-greedy)搜索。...蒙特卡洛方法不足的地方是它只能应用于回合步数有限的情况(因为蒙特卡洛方法只有在一个回合结束并得到一个奖励后,才能去更新一个状态的价值),然而现实问题中,很多问题并不能在有限的步数里结束,例如无人驾驶机器人控制...事实上,Q(s_t,a_t )的值其实就是agent在状态s_t下,执行动作a_t后,沿着当前策略走下去后所能得到的累积奖励的期望,是对奖励的一个估计值,而蒙特卡洛算法走完一个回合后得到的G是真实的奖励值...4.3 值函数近似 在前面介绍的所有强化学习方法,我们所有的状态-动作价值(Q值)或状态价值(V值)都是存放在表的,这种方法在状态空间动作空间都不大的情况下还很适用,一旦状态空间动作空间变得很大...我们输入的数据是状态-动作对(s_t,a_t),希望输出的是 ? 的值,因此,我们可以定义误差函数为: ? 具体这个回归器的选择,可以是一个线性的模型,也可以是一个非线性的模型,例如神经网络。

    72620

    主动推理的预测性规划与反事实学习

    经典上,主动推理优化策略——即时间中的动作序列——而不是像Q学习那样的RL方法的状态-动作映射,以选择最小化EFE的策略。然而,这种表述限制了代理人只能解决只有低维状态空间环境。...这个状态-动作映射是通过一个由“风险”项Γt介导的更新方程学习的,Isomura等人[2022]中所定义: 论文中定义的所有更新规则都可以从代理试图最小化(变分)自由能(等式3)相对于生成模型Paul...性能是根据代理完成一个回合的速度来评估的(即,达到目标状态的回合长度(越低越好))。显示DPEFECL代理性能的模拟结果绘制在图4(A)。...当暴露于新环境时,代理开始时对DEEFE(预测规划)CL方案具有相等的偏差,由一个先验偏差参数βprior = 0.5表示。 在多个回合,代理将获得两种决策模型的概率分布。...5 软件说明 网格环境智能体(DPEFE、CL混合模型方案)是用Python自定义编写的。

    11110

    OpenAI Gym 中级教程——环境定制与创建

    本篇博客将介绍如何在 OpenAI Gym 定制创建环境,并提供详细的代码示例。 1....创建一个简单的定制环境 让我们从创建一个简单的自定义环境开始。我们将创建一个名为 CustomEnv 的环境,这个环境的任务是让一个小车从左侧移动到右侧。...__init__() # 定义动作空间观察空间 self.action_space = spaces.Discrete(2) # 0表示向左,1表示向右...我们定义动作空间观察空间,并实现了 reset step 方法。reset 方法用于重置环境,将小车放置在起始位置;step 方法用于执行动作,更新小车位置,并返回奖励观察结果。 3....通过实现自定义环境,你可以更灵活地适应不同的问题,并使用 Gym 提供的标准化工具来测试比较强化学习算法。希望这篇博客对你理解如何在 Gym 中进行环境定制创建有所帮助!

    85110
    领券