强化学习库：TensorForce二次开发_（3）.自定义环境与奖励函数.docx
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自定义环境与奖励函数
在强化学习中，环境是智能体（Agent）与之交互的外部系统。环境的设计和奖励函数的定义对于强化学习算法的性能至关重要。在TensorForce中，自定义环境和奖励函数是实现特定任务和优化模型的关键步骤。本节将详细介绍如何在TensorForce中自定义环境和奖励函数，并提供具体的代码示例。
环境的基本结构
在TensorForce中，环境需要实现一个特定的接口，该接口定义了环境与智能体交互的基本方法。这些方法包括：
states():定义环境的状态空间。
actions():定义环境的动作空间。
execute(actions)
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