使用NEAT算法探索Gymnasium中的Lunar Lander情况

0. 前言

Gymnasium 提供多种情况，可以在其中开辟和比较强化学习算法，通过提供标准 API 用于学习算法和情况之间的通讯。Gymnasium 毕竟上已经成为用于强化学习中的基准，涵盖了许多功能全面且易于使用的情况。这雷同于我们常常在监督学习中用作基准的数据集，比方 MNIST，Imagenet，和 Reuters 消息数据集。在本节中，我们将使用 NEAT 探索 Gymnasium 中的 Lunar lander 游戏。
2. Gymnasium

2.1 Gymnasium 简介

Gymnasium 是一个用于强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的开源库，它继承并扩展了 OpenAI 的 Gym 库，提供了标准化的 API 和多种 RL 情况，用于开辟和比较 RL 算法。它包含了各种模拟情况࿰

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