स्टेट और एक्शन स्पेस की पड़ताल
Cliff Walking एन्वायरनमेंट में एक एजेंट को ग्रिड वर्ल्ड पर स्टार्ट से गोल तक पहुँचना होता है, जबकि उसे खाई (cliff) में गिरने से बचना होता है. अगर प्लेयर किसी cliff लोकेशन पर चला जाता है, तो वह वापस स्टार्ट लोकेशन पर भेज दिया जाता है. प्लेयर तब तक चालें चलता है जब तक वह गोल तक नहीं पहुँच जाता; जैसे ही गोल मिलता है, एपिसोड समाप्त हो जाता है. आपका काम इस एन्वायरनमेंट के स्टेट और एक्शन स्पेस की पड़ताल करना है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Gymnasium के साथ Reinforcement Learning
अभ्यास निर्देश
- एन्वायरनमेंट ID
CliffWalkingके साथ Cliff Walking के लिए एक एन्वायरनमेंट इंस्टेंस बनाइए. - एक्शन स्पेस का आकार निकालकर उसे
num_actionsमें स्टोर करें. - स्टेट स्पेस का आकार निकालकर उसे
num_statesमें स्टोर करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create the Cliff Walking environment
env = ____
# Compute the size of the action space
num_actions = ____
# Compute the size of the state space
num_states = ____
print("Number of actions:", num_actions)
print("Number of states:", num_states)