Interakce s prostředím Frozen Lake
Teď se pustíš do navigace v prostředí Frozen Lake – světě na mřížce, kde akce pohybují agentem v konkrétních směrech. Tvým úkolem je pečlivě prozkoumat prostředí a ručně definovat seznam actions, který provede agenta od startu (levý horní roh) k cíli (pravý dolní roh), aniž by spadl do některé z děr. V prostředí Frozen Lake jsou akce obvykle reprezentovány takto:
- 0: doleva
- 1: dolů
- 2: doprava
- 3: nahoru
Po spuštění kódu nezapomeň procházet grafy pomocí tlačítek 'Previous Plot' a 'Next Plot', abys viděl/a cestu agenta. Pomůže ti to pochopit posloupnost akcí a jejich výsledky.
gym a plt jsou již importovány spolu s funkcí render() a proměnnou env.
Toto cvičení je součástí kurzu
Reinforcement Learning with Gymnasium in Python
Pokyny k cvičení
- Sleduj pozici agenta vpravo a definuj seznam
actions, který provede agenta přes jezero až k cíli. - Proveď každou akci ze seznamu pomocí smyčky
for. - Po každé akci vykresli prostředí, abys sledoval/a cestu agenta.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Define the sequence of actions
actions = [____]
for action in actions:
# Execute each action
state, reward, terminated, _, _ = ____
# Render the environment
____
if terminated:
print("You reached the goal!")