创建自定义 Gym 环境：从零到一指南

在强化学习中，环境（environment）是一个重要的概念，它是智能体（agent）与世界（world）进行交互的场所。Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的开源库，提供了多种预定义的基准环境，方便研究人员进行开发和测试。然而，有时我们可能需要根据自己的需求创建自定义的 Gym 环境。
在本教程中，我们将以一个简单的“坐标导航”任务为例，介绍如何从零开始创建一个自定义的 Gym 环境。这个任务的目标是让智能体在二维平面上从起点移动到目标位置，通过与环境的交互来学习最佳路径。
一、环境设计
在设计自定义 Gym 环境时，我们需要考虑以下几个方面：

1. 状态空间（State Space）：描述环境当前状态的空间，智能体通过观察状态来感知环境信息。在坐标导航任务中，状态可以包括当前位置和目标位置。
2. 动作空间（Action Space）：描述智能体可以执行的动作的空间。在坐标导航任务中，动作可以是向北、南、东、西四个方向移动一步。
3. 奖励函数（Reward Function）：描述智能体在环境中采取动作后获得的奖励值。在坐标导航任务中，当智能体到达目标位置时，可以获得正奖励；否则获得负奖励或零奖励。
   二、编码实现
   接下来，我们将使用 Python 语言和 Gym 库来实现自定义的坐标导航环境。首先，确保你已经安装了 Gym 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
   pip install gym
   接下来，创建一个名为 NavigationEnv.py 的文件，并输入以下代码：
   python import gym import numpy as np class NavigationEnv(gym.Env): def __init__(self, start_pos=(0, 0), goal_pos=(10, 10), max_steps=100): self.start_pos = start_pos self.goal_pos = goal_pos self.max_steps = max_steps self.observation_space = gym.spaces.Box(low=np.array([start_pos[0], start_pos[1] - goal_pos[1]]), high=np.array([start_pos[0], start_pos[1] - goal_pos[1] + 2])) self.action_space = gym.spaces.Discrete(4) self.reward_range = (-1, 1) def reset(self): self.steps = 0 self.observation = self.observation_space.sample() return self.observation def step(self, action): if action == 0: # 向北移动一步 self.observation = (max(self.observation[0] - 1, self.start_pos[0]), self.observation[1]) elif action == 1: # 向南移动一步 self.observation = (min(self.observation[0] + 1, self.goal_pos[0]), self.observation[1]) elif action == 2: # 向东移动一步 self.observation = (self.observation[0], max(self.observation[1] - 1, self.start_pos[1])) elif action == 3: # 向西移动一步 self.observation = (self.observation[0], min(self.observation[1] + 1, self.goal_pos[1])) self.steps += 1 reward = -1 if self.steps >= self.max_steps else -1 if np.linalg.norm(self.observation - self.goal_pos) > 0 else 1 done = self.steps >= self.max_steps or np.linalg.norm(self.observation - self.goal_pos) <= 0.5 return self.observation, reward, done, {}这段代码定义了一个名为 NavigationEnv 的自定义 Gym 环境类，继承自