Gymnasium é um kit de ferramentas de código aberto projetado para desenvolver e avaliar agentes de aprendizado por reforço (RL). Oferece uma coleção de ambientes padrão para testar algoritmos e treinar agentes de forma eficiente.

Principais Características

• API padronizada: garante compatibilidade entre diferentes ambientes;
• Variedade de ambientes: suporta problemas clássicos de controle, jogos Atari e simulações de robótica;
• Integração facilitada: compatível com frameworks de aprendizado profundo como TensorFlow e PyTorch.

Fluxo de Trabalho

Um fluxo de trabalho típico no Gymnasium segue os seguintes passos:

1. Importar a Biblioteca

import gymnasium as gym

Após a descontinuação da biblioteca original gym, agora é recomendado utilizar o gymnasium — um fork do gym bem mantido e ativamente desenvolvido. Apesar da mudança de nome, a biblioteca ainda é comumente importada usando o alias gym para manter compatibilidade retroativa e praticidade.

2. Criar um Ambiente

env = gym.make("CartPole-v1")

A função gym.make() instancia um ambiente utilizando seu identificador único (por exemplo, "CartPole-v1"). Também é possível passar parâmetros de configuração adicionais, dependendo dos requisitos do ambiente.

3. Reinicializar o Ambiente

observation, info = env.reset()

Antes de interagir com o ambiente, é necessário reiniciá-lo para o estado inicial utilizando env.reset(). Isso retorna:

• observation: o estado inicial do ambiente;
• info: dados auxiliares que podem incluir metadados ou configurações específicas do estado.

4. Interagir com o Ambiente

action = env.action_space.sample()
observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)

Na primeira linha, uma ação aleatória é escolhida do espaço de ações usando env.action_space.sample(). O espaço de ações define o conjunto de todas as ações possíveis que o agente pode executar no ambiente. Além disso, o ambiente fornece o espaço de observação, acessível via env.observation_space, que representa o conjunto de todas as observações (estados) possíveis que o agente pode encontrar.

Na segunda linha, a ação escolhida é passada para env.step(action), que executa a ação e retorna o seguinte:

• observation: o novo estado do agente após executar a ação;
• reward: a recompensa recebida pela ação tomada;
• terminated: um valor booleano indicando se o episódio foi finalizado (ou seja, a tarefa foi concluída);
• truncated: um valor booleano indicando se o episódio foi interrompido prematuramente (por tempo ou outras restrições);
• info: informações diagnósticas adicionais, frequentemente utilizadas para depuração ou registro.

5. Fechar o Ambiente

env.close()

Se o ambiente utilizar recursos externos (por exemplo, janelas de renderização ou simulações), recomenda-se fechá-lo utilizando env.close().