Przygotowanie gym enva działającego na silniku od C1

[Vonski]

https://gym.openai.com/envs/#classic_control - tutaj są standardowe środowiska, można sobie kliknąć link do sourców na stronie poszczególnych
https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/classic_control/cartpole.py - proste środowisko, prawie minimalne, powinniśmy to traktować jako punkt wyjścia
https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/atari/atari_env.py - tutaj środowiska atari, skomplikowane, ale można rzucić okiem jakie są części wspólne z tym prostym, żeby wiedzieć co musi być zaimplementowane

Jak chcesz testować czy działa, czy wszystkie metody, które mają być, są już zaimplementowane, to możesz zarejestrować nowe środowisko i spróbować coś na nim puścić z rlliba: https://docs.ray.io/en/master/rllib.html

[Ankowa]

Główny roadblock atm to zmuszenie tego .jar'a żeby przekazywał info i odbierał info w sposób kontrolowany, najlepiej w jednym miejscu. Na ten moment średnio jestem w stanie to doprowadzić do używalności (to blackbox)

[Ankowa]

Zastanawiam się, czy to w ogóle możliwe, nie znalazłem żadnego sposobu, by móc operować na tym silniku w obrębie jednego skryptu. Mam wrażenie, że sam silnik jest zaprojektowany tak, żeby nie dało się z nim komunikować inaczej niż przez oddzielne procesy, a nie mam zielonego pojęcia jak to obejść