相关：https://openai.com/index/learning-from-human-preferences/google的researcher人为设定了一个rewardfunction，具体形式如下：defreward_fn(a,ob):backroll=-ob[7]height=ob[0]vel_act=a[0]*ob[8]+a[1]*ob[9]+a[2]*ob[10]backslide

参考：官方链接：Gymdocumentation|Makeyourowncustomenvironment腾讯云|OpenAIGym中级教程——环境定制与创建知乎|如何在Gym中注册自定义环境？g，写完了才发现自己曾经写过一篇：RL基础|如何搭建自定义gym环境（这篇博客适用于gym的接口，gymnasium接口也差不

1在solidworks中导出URDF文件1这里按照古月居老师的要求进行基本的配置https://www.bilibili.com/video/BV1Tx411o7rH/?vd_source=fcddcf87e97b17fd530dc88db643aab3关于catkin_ws这种ROS的工作环境的配置，具体可以参考我的这篇博客https://www.cnblogs.com/myleaf/p/1846629

rex-gymRex-Gym:开启四足机器人强化学习的新篇章在人工智能和机器人技术快速发展的今天,四足机器人因其灵活性和适应性而备受关注。Rex-Gym项目应运而生,为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,用于探索和优化四足机器人的行为控制。本文将深入介绍Rex-Gym的核心特性、应用场

声明：本文是最新版gym-0.26.2下Atari环境的安装以及环境版本v0，v4，v5的说明的部分更新和汇总，可以看作是更新和延续版本。由于gym已经由openai公司独立出来，虽然开发团队和投资方都没有变，但是相关的网站和版本已经由变化了，名字也从gym变成gymnasium，因此我们在讨论gym的时候默认都是

2024年10月16日共建议查看两个历史上的官方地址：https://ale.farama.org/https://www.gymlibrary.dev/最新官方地址：https://ale.farama.org/历史版本的官方地址，适合查看更全面的相关信息：地址：https://www.gymlibrary.dev/

提出一个问题：大部分的强化学习环境都是确定性的，那么如何解决训练过程中环境的确定性与实际问题要求的随机性之间的差距呢众所周知的问题，现在的强化学习环境几乎都是确定性的，比如：atari这样的游戏环境，都是确定性的，如果你确定初始状态和动作序列，那么你所获得的最终环境状态一定是

override覆盖torques扭矩1args()参数信息等cd/home/yyds/桌面/Gym2/legged_robot_competition-master/legged_gym/legged_gym/utils/helpers.py这里对train等参数的调用情况进行了说明比如：pythonplay.py--task=go2--num_envs=64--checkpoint=50--load_run=/ho

12024.10.1214:52Traceback(mostrecentcalllast):File"terrain_creation.py",line119,in<module>gym.add_triangle_mesh(sim,vertices.flatten(),triangles.flatten(),tm_params)TypeError:add_triangle_mesh():incompatiblefunct

1下载相关文件进入github中下载相关的文件https://github.com/leggedrobotics/legged_gym2加载自己绘制的URTL文件这个链接用来下载宇树的Go2模型机器人https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_gym/tree/main下载好了urdf文件，将其中resources/robots/go2文件复制

Solution首先只考虑回文串的答案；我们重点考虑的是偶回文串结论：对于偶回文串\(u\)，从其最长的长度小于等于他的一半的回文后缀，或其父亲转移过来，一定是最优的证明：设\(u\)的一个回文子串为\(v\)（不是父亲），你要让\(v\tou\)的转移最优首先\(v\)不能跨过\(u\)的中点，因为此

题意：在OpenAI Gym的马里奥兄弟（Mario）模型中，对于强化学习来说，存在“值太多”或“值不够”的问题问题背景：ReinforcementlearningusingOpenAIGymhastheabilitytomakeareinforcementmodelforplayingSuperMarioBros.ItrieddoingthisfollowingNicholasRe

题目描述有一个\(N\)个数的序列\(A\)，两个人将轮流进行以下操作之一：删除序列中其中一个最小值。在所有数\(>0\)的情况下，你可以令所有元素减一。求最终哪一方会赢。思路假设现在只有两个数，那么只要有一方删掉了较小值，那么另一方就赢了，所以两方一定会不断减一知道实在不

题目描述我们定义\(F_0=a,F_i=F_{i-1}+b+F_{i-1}(i\ge1)\)，这里加法是指将字符串拼接。给定一个字符串\(S=F_{A_1}+F_{A_2}+\dots+F_{A_N}\)，接着我们将对\(S\)进行一系列变换知道无法进行变换为止：选择一个\(1\lei<|S|且S_i=S_{i+1}\)，删除\(S_{i+1}\)，并将\(S_i\)替

题目描述给定\(NM\)个数\(A_1,A_2,\dots,A_{NM}\)，你要将这些数分成\(N\)个数组，每个数组\(M\)个数。接着你要将这些数组按字典序排序。对于排序后每个数组求出可能的字典序最小情况。思路我们从字典序的比较上来考虑，并把\(A\)排序。首先考虑当前数组\(i\)的第一位

题目描述有\(N\)个景点，第\(i\)个属于公司\(c_i\)。当你第一次路过一个属于公司\(i\)的景点时，你会获得\(w_i\)元。在景点之间有\(m\)条单向道路连接\(u,v(u<v)\)。一开始你在景点\(1\)。求到所有景点\(1\lei\leN\)时最多能获得多少元。思路由于公司数量很少，所

题目描述有\(N\)个参赛选手，将进行\(N-1\)场比赛，第\(i,j\)个选手进行比赛有\(P_{i,j}\)的激烈程度。每当选手\(i\)打败选手\(j\)时，\(P_{i,x}\leftarrow\max(P_{i,x},P_{j.x})\)。在这些比赛中，编号小的选手总是打败编号大的选手。求最终\(N-1\)场比赛的激烈程度之和

前言本页面为子页面，更多信息请参阅主页面，GitHub仓库。最后更新：2024.09.092020-2024疫情及疫情后2024.9-2025赛季10th简称官方名称举办时间承办评价补题链接网络预选赛The2024CCPCOnlineContest2024-09-08在线-PTA知乎GYM哈尔滨2024-10-20东

题意：OpenAIGymProcGen-获取动作含义问题背景：IntheOpenAIProcGengym,Iamnotgettingaway togetthemeaningsoftheactionvalues,Icanseethatthereare15actionsforthecoinrunenvironmentusing env.action_space.n.IhavetriedboththeG

题目描述给定一个\(N\)个点的树，你要从中选出一个大小为\(k\)的子树出来，求这个子树的最小直径。思路由于此题允许\(O(N^2)\)的时间复杂度，所以考虑枚举子树的中心。接着以该中心为根向下搜出深度为\(i\)的结点数\(cnt_i\)，接着枚举直径长度除\(2\)。由于这里直径可能长

题目描述给定一个长度为\(N\)的数组\(A\)，每次你可以令\(A_i\leftarrowA_i+1\)或\(A_i-1\)。求进行至多\(k\)次操作后\(A\)中最少不同元素数量。思路首先对\(A\)进行排序。令\(dp_{i,j}\)表示考虑前\(i\)个数，有\(j\)个不同的值时最多还能剩余几次操作。很

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题意：“在任意初始状态下启动OpenAIGym”问题背景：AnybodyknowsanyOpenAIGymenvironmentswherewecansettheinitialstateofthegame?Forexample,IfoundtheMountainCarContinuous-v0candosuchthingsothatwecanselectatwhichpointthecarst

环境：half_cheetah.pyfromosimportpathimportnumpyasnpfromgymnasiumimportutilsfromgymnasium.envs.mujocoimportMujocoEnvfromgymnasium.spacesimportBoxDEFAULT_CAMERA_CONFIG={"distance":4.0,}classMOHalfCheetahEnv(Mujoc

EzPickle是一个用于强化学习环境的类，它重写了__getstate__和__setstate__方法，以便通过构造函数参数(*args,**kwargs)进行序列化和反序列化。这个设计允许那些无法直接用pickle库处理的对象，如数据库连接和网络套接字，也能在保存和恢复时保持其状态。"""Classforpicklingandun