Mountain Car 환경 설정하기
가장 널리 쓰이는 Gym 환경 중 하나는 Mountain Car입니다. 목표는 출력이 부족한 자동차를 가파른 언덕 위로 올리는 거예요. 엔진 성능만으로는 한 번에 오를 수 없기 때문에, 자동차는 앞뒤로 움직이며 관성을 쌓아야 합니다. 이번 과제에서는 이 환경을 생성하고 설정해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Gymnasium 기반 Reinforcement Learning
연습 안내
gymnasium라이브러리를gym으로 임포트하세요.- Gym 라이브러리를 사용해 Mountain Car 환경을 생성하되, 환경 ID는
MountainCar로,render_mode는'rgb_array'로 설정하세요. seed를42로 지정해 환경을reset()하고, 자동차의 위치와 속도 두 값을 담은initial_state를 가져오세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import the gymnasium library
____
# Create the environment
env = ____
# Get the initial state
initial_state, info = ____
position = initial_state[0]
velocity = initial_state[1]
print(f"The position of the car along the x-axis is {position} (m)")
print(f"The velocity of the car is {velocity} (m/s)")