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环境建模与状态表示 动作空间与策略选择 奖励机制与反馈循环 训练与优化 1. 环境建模与状态表示 环境建模是AI Agent系统的基础,它决定了Agent如何感知和理解外部世界。状态表示则是将环境中的信息转化为Agent可以处理的形式。 原理
环境建模:定义环境的规则和状态…核心要点环境建模与状态表示动作空间与策略选择奖励机制与反馈循环训练与优化1. 环境建模与状态表示环境建模是AI Agent系统的基础,它决定了Agent如何感知和理解外部世界。状态表示则是将环境中的信息转化为Agent可以处理的形式。原理环境建模:定义环境的规则和状态转换逻辑。状态表示:将环境状态编码为向量或矩阵形式,便于Agent处理。完整代码示例import numpy as npclass Environment: def __init__(self): self.state = np.zeros(10) # 初始状态 self.done = False def reset(self): self.state = np.zeros(10) self.done = False return self.state def step(self, action): if action == 0: nbs