OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法的工具包。它提供了一个标准化的接口，使得用户可以轻松地创建、测试和比较不同的强化学习算法。OpenAI Gym 包含了大量的预定义环境（例如经典控制问题、Atari 游戏、机器人模拟等），同时也支持用户自定义环境。1. OpenAI Gym…

Stable-Baselines3（SB3） 是一个基于 PyTorch 的强化学习（Reinforcement Learning, RL）库，专注于提供高效、可靠且易于使用的强化学习算法实现。它是 Stable-Baselines 库的继任者，完全重写并优化，使用 PyTorch 作为后端，而不是之前的 TensorFlow。1. Stable-…

这段代码是一个用于训练强化学习（RL）代理的脚本，专门针对名为 GreenLightHeatCO2 的环境。它使用 Stable-Baselines3 库中的 PPO（Proximal Policy Optimization）算法进行训练，并将训练结果记录到 Weights and Biases（wandb）平台。以下是代码的详细解释：1. 脚本概…

这段代码的主要目的是设置和运行一个名为 GreenLightHeatCO2 的强化学习环境，并使用预定义的超参数来初始化环境和模型。以下是代码的详细解释：导入必要的库和模块：os：用于设置环境变量。numpy：用于数值计算。GreenLightBase, GreenLightCO2, GreenLightHeatCO2：这些是自定义的环境类，分别代…

这段代码实现了一个用于测试 GreenLight 温室模型 在 Cython 中实现的实验。它通过加载 MATLAB 生成的状态、控制信号和气象数据，运行温室环境模拟，并记录实验结果。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如时间步长、日期、积分方法等）。数据加载…

这段代码实现了一个基于 规则控制器（Rule-Based Controller） 的温室环境模拟实验，用于运行 GreenLight 温室模型并保存温室状态、控制信号和气象数据。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如环境 ID、配置文件路径等）。参数加载:加载…

这段代码实现了一个基于 规则控制器（Rule-Based Controller） 的温室环境模拟实验，用于测试不同控制频率和时间步长对温室环境性能的影响。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如环境 ID、起始日期、配置名称等）。参数加载:加载环境参数并初始化温…

这段代码实现了一个基于 规则控制器（Rule-Based Controller） 的温室环境模拟实验，用于运行 GreenLight 温室模型并可视化温室状态和控制信号。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如起始日期）。参数加载:加载环境参数并初始化温室环境。…

这段代码实现了一个基于 惩罚系数（Penalty Coefficients）扫描 的实验，用于测试不同惩罚系数对强化学习算法（如 PPO）在 GreenLight 温室环境 中性能的影响。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如环境 ID、配置名称、惩罚系数范围…

这段代码实现了一个基于 Omega 参数扫描 的实验，用于测试不同 Omega 值对强化学习算法（如 PPO）在 GreenLight 温室环境 中性能的影响。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如环境 ID、配置名称、Omega 范围等）。参数加载:加载环境…