今天来聊聊强化学习中的经典案例——Pendulum（单摆）。这个环境由OpenAI Gym提供，常用于测试连续动作空间的算法，比如DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）。代码的核心文件是`pendulum.py`，它定义了单摆系统的物理特性及奖励机制。

首先，代码通过`gym.make('Pendulum-v1')`加载环境，这里模拟了一个倒立摆的动态系统，目标是让摆杆保持直立状态。动作空间为连续值，意味着智能体需要输出一个力的大小来调整摆的位置，这增加了控制难度。观察空间则是摆的角度、角速度等状态参数。👀

接着，DDPG算法登场！它结合深度神经网络和策略梯度方法，用两个网络（Actor和Critic）分别预测最优策略与评估价值函数。代码中，Actor负责生成动作，而Critic则评价这些动作的好坏，并通过回放缓冲区存储经验进行训练。反复迭代后，模型会逐渐学会如何稳定地控制摆杆。💪

最后，运行结果令人振奋：摆杆不仅站稳了，还学会了优雅地旋转！🎉 这个过程展示了DDPG的强大能力，也为后续更复杂任务奠定了基础。如果你也想深入了解，请跟着代码一步步调试吧！✨