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强化学习库：Ray二次开发_（4）.Ray中的环境定义与实现.docx

发布：2025-03-27约1.89万字共32页下载文档

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Ray中的环境定义与实现

在强化学习中，环境（Environment）是智能体（Agent）与之交互的对象。环境定义了智能体可以执行的动作、观察到的状态以及获得的奖励。在Ray中，环境的定义和实现是通过gym库来完成的，gym是OpenAI提供的一个强化学习工具包，它提供了一种标准的方式来定义和使用环境。本节将详细介绍如何在Ray中定义和实现自己的环境。

什么是环境？

在强化学习中，环境是一个外部系统，智能体通过与环境的交互来学习如何执行任务。环境的主要职责包括：

状态表示：环境向智能体提供当前的状态信息。

动作处理：环境接收智能体的行动，并根据这些行动

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