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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "1f2b7441745eb52e25745423b247016b",
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"translation_date": "2025-09-03T18:44:00+00:00",
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"source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md",
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"language_code": "pt"
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}
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# Treinar Carro na Montanha
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[OpenAI Gym](http://gym.openai.com) foi projetado de forma que todos os ambientes fornecem a mesma API - ou seja, os mesmos métodos `reset`, `step` e `render`, e as mesmas abstrações de **espaço de ação** e **espaço de observação**. Assim, deve ser possível adaptar os mesmos algoritmos de aprendizagem por reforço a diferentes ambientes com mudanças mínimas no código.
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## Um Ambiente de Carro na Montanha
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O [ambiente Mountain Car](https://gym.openai.com/envs/MountainCar-v0/) contém um carro preso num vale:
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O objetivo é sair do vale e capturar a bandeira, realizando em cada passo uma das seguintes ações:
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| Valor | Significado |
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| 0 | Acelerar para a esquerda |
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| 1 | Não acelerar |
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| 2 | Acelerar para a direita |
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O principal truque deste problema, no entanto, é que o motor do carro não é forte o suficiente para escalar a montanha numa única tentativa. Portanto, a única maneira de ter sucesso é dirigir para frente e para trás para ganhar impulso.
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O espaço de observação consiste em apenas dois valores:
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| Num | Observação | Min | Max |
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|-----|--------------|-----|-----|
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| 0 | Posição do carro | -1.2| 0.6 |
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| 1 | Velocidade do carro | -0.07 | 0.07 |
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O sistema de recompensa para o carro na montanha é bastante peculiar:
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* Uma recompensa de 0 é atribuída se o agente alcançar a bandeira (posição = 0.5) no topo da montanha.
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* Uma recompensa de -1 é atribuída se a posição do agente for menor que 0.5.
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O episódio termina se a posição do carro for maior que 0.5 ou se o comprimento do episódio for superior a 200.
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## Instruções
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Adapte o nosso algoritmo de aprendizagem por reforço para resolver o problema do carro na montanha. Comece com o código existente no [notebook.ipynb](notebook.ipynb), substitua o ambiente, altere as funções de discretização de estado e tente fazer o algoritmo existente treinar com modificações mínimas no código. Otimize o resultado ajustando os hiperparâmetros.
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> **Nota**: É provável que seja necessário ajustar os hiperparâmetros para que o algoritmo converja.
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## Rubrica
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| Critério | Exemplar | Adequado | Necessita Melhorias |
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| | O algoritmo de Q-Learning foi adaptado com sucesso a partir do exemplo CartPole, com modificações mínimas no código, sendo capaz de resolver o problema de capturar a bandeira em menos de 200 passos. | Um novo algoritmo de Q-Learning foi adotado da Internet, mas está bem documentado; ou o algoritmo existente foi adotado, mas não alcança os resultados desejados. | O estudante não conseguiu adotar nenhum algoritmo com sucesso, mas deu passos substanciais em direção à solução (implementou discretização de estado, estrutura de dados da Q-Table, etc.) |
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**Aviso Legal**:
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