rlFunctionEnv
reset 함수와 step 함수를 사용하여 사용자 지정 강화 학습 환경 만들기
설명
rlFunctionEnv
를 사용하여 자체적인 reset 및 step MATLAB® 함수를 제공함으로써 사용자 지정 강화 학습 환경을 만듭니다. 이 객체는 rlPredefinedEnv
로 사용 가능한 내장 환경과는 다른 환경을 만들려는 경우 유용합니다. 사용자 환경의 동작을 검증하기 위해 rlFunctionEnv
는 환경을 만든 후 자동으로 validateEnvironment
를 호출합니다.
생성
설명
은 제공된 관측값 사양과 행동 사양인 env
= rlFunctionEnv(observationInfo
,actionInfo
,stepFcn
,resetFcn
)observationInfo
와 actionInfo
를 각각 사용하여 강화 학습 환경을 만듭니다. stepFcn
인수와 resetFcn
인수는 각각 step 및 reset MATLAB 함수의 이름으로, env
의 StepFcn
속성과 ResetFcn
속성을 설정하는 데 사용됩니다.
입력 인수
속성
객체 함수
getActionInfo | 강화 학습 환경, 에이전트 또는 경험 버퍼에서 행동 데이터 사양 가져오기 |
getObservationInfo | 강화 학습 환경, 에이전트 또는 경험 버퍼에서 관측값 데이터 사양 가져오기 |
train | Train reinforcement learning agents within a specified environment |
sim | Simulate trained reinforcement learning agents within specified environment |
validateEnvironment | Validate custom reinforcement learning environment |