scigym：SciGym：科学强化学习环境的精选库

状态：开发中（预期错误修复，次要更新和新环境） 科学宫 SciGym是一个精选的图书馆，用于强化科学中的学习环境。 这是scigym开源库，可让您访问一组标准化的科学环境。 请访问我们的网页 。 该网站是科学环境的开放源数据库：科学与强化学习相遇的港口。 基本 该项目符合的政策： 强化学习有两个基本概念：环境（即外部世界）和代理（即您正在编写的算法）。 代理将actions发送到环境，并且环境以observations和rewards （即得分）作为答复。 gym的核心接口是 ，这是统一的环境接口。 没有代理的接口。 那部分留给你。 以下是您应该知道的Env方法： reset(self) ：重置环境的状态。 返回observation 。 step(self, action) ：一步一步地完成环境step(self, action) 。 返回observation ， rew