CartPole任务的最佳目标函数是使杆子保持平衡并尽可能长时间保持平衡。目标函数通常是一个衡量杆子平衡性能的指标,可以是杆子倾斜角度的绝对值、杆子与垂直方向的夹角、杆子与水平方向的夹角等。通过最小化目标函数,可以使智能体学习到如何保持杆子平衡。
在CartPole任务中,智能体需要通过控制小车的左右移动来保持杆子平衡。智能体可以通过观察环境状态(例如杆子的角度、杆子的角速度、小车的位置、小车的速度等)来做出决策。常用的方法是使用强化学习算法,如Q-learning或深度强化学习算法,来优化目标函数并训练智能体。
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