构建具有自主探索与假设验证能力的AI Agent

关键词：AI Agent、自主探索、假设验证、强化学习、符号推理

摘要：本文聚焦于构建具有自主探索与假设验证能力的AI Agent。首先介绍了相关背景，包括目的、预期读者、文档结构和术语表。接着阐述了核心概念与联系，通过文本示意图和Mermaid流程图展示其架构原理。详细讲解了核心算法原理，并用Python代码进行了具体实现。给出了相关数学模型和公式，并举例说明。通过项目实战，从开发环境搭建到源代码实现和解读，全面展示了如何构建这样的AI Agent。分析了其实际应用场景，推荐了学习、开发工具和相关论文著作。最后总结了未来发展趋势与挑战，并给出常见问题解答和扩展阅读参考资料。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

随着人工智能技术的不断发展，构建具有更高智能水平的AI Agent成为研究热点。具有自主探索与假设验证能力的AI Agent能够在复杂环境中主动获取信息、提出假设并进行验证，从而更好地完成各种任务。本文的目的在于详细介绍构建此类AI Agent的方法和技术，范围涵盖从理论原理到实际项目的各个方面。

1.2 预期读者

本文预期读者包括人工智能领域的研究人员、开发者、对AI Agent技术感兴趣的学生以及相关行业的技术从业者。他们希望深入了解具有自主探索与假设验证能力的AI Agent的构建原理和实践方法。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍相关背景知识，包括目的、读者群体、文档结构和术语表；接着讲解核心概念与联系，展示其架构原理；然后详细阐述核心算法原理和具体操作步骤，并给出Python代码实现；之后介绍数学模型和公式，并举例说明；通过项目实战展示代码的实际应用和解读；分析其实际应用场景；推荐相关的学习资源、开发工具和论文著作；最后总结未来发展趋势与挑战，给出常见问题解答和扩展阅读参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义
  • AI Agent：人工智能代理，是一个能够感知环境、做出决策并执行动作的实体。
  • 自主探索：AI Agent在没有明确指导的情况下，主动在环境中搜索和获取信息的能力。
  • 假设验证：AI Agent根据已有的信息提出假设，并通过实验或观察来验证假设的过程。
  • 强化学习：一种机器学习方法，通过智能体与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略。
  • 符号推理：基于符号和规则进行逻辑推理的方法。
1.4.2 相关概念解释
  • 环境：AI Agent所处的外部世界，包括各种状态和可能的动作。
  • 状态：环境在某一时刻的具体情况，AI Agent根据状态来做出决策。
  • 动作：AI Agent在环境中可以执行的操作。
  • 奖励：环境对AI Agent执行动作的反馈，用于指导其学习。
1.4.3 缩略词列表
  • RL：Reinforcement Learning（强化学习）
  • MDP：Markov Decision Process（马尔可夫决策过程）

2. 核心概念与联系

核心概念原理

具有自主探索与假设验证能力的AI Agent主要基于强化学习和符号推理相结合的方法。强化学习用于让AI Agent在环境中不断尝试不同的动作，根据环境反馈的奖励来学习最优策略。而符号推理则用于对环境中的信息进行抽象和推理，帮助AI Agent提出合理的假设。

具体来说，AI Agent通过传感器感知环境的状态，然后根据当前状态和已有的知识提出假设。接着，AI Agent根据假设选择合适的动作在环境中执行。环境会反馈执行动作后的新状态和奖励，AI Agent根据这些信息来验证假设是否正确，并更新自己的知识和策略。

架构的文本示意图

+-----------------+
|  AI Agent       |
| +-------------+ |
| | 感知模块    | |
| +-------------+ |
| +-------------+ |
| | 决策模块    | |
| +-------------+ |
| +-------------+ |
| | 执行模块    | |
| +-------------+ |
| +-------------+ |
| | 知识模块    | |
| +-------------+ |
+-----------------+
         |
         v
+-----------------+
| 环境            |
| +-------------+ |
| | 状态空间    | |
| +-------------+ |
| +-------------+ |
| | 动作空间    | |
| +-------------+ |
| +-------------+ |
| | 奖励函数    | |
| +-------------+ |
+-----------------+

Mermaid流程图

是

否

感知环境状态

提出假设

选择动作

执行动作

环境反馈新状态和奖励

验证假设

假设是否正确

更新知识和策略

修正假设

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

我们主要使用基于Q - learning的强化学习算法和基于规则的符号推理算法相结合的方法。

Q - learning算法原理

Q - learning是一种无模型的强化学习算法，其目标是学习一个最优的动作价值函数 Q ( s , a ) Q(s, a) Q(s,a)，表示在状态 s s s 下执行动作 a a a 的期望累积奖励。Q - learning的更新公式如下：

Q ( s t , a t ) ← Q ( s t , a t ) + α [ r t + 1 + γ max ⁡ a Q ( s t + 1 , a ) − Q ( s t , a t ) ] Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) + \alpha [r_{t+1} + \gamma \max_{a} Q(s_{t+1}, a) - Q(s_t, a_t)] Q(st​,at​)←Q(st​,at​)+α[rt+1​+γamax​Q(st+1​,a)−Q(st​,at​)]

其中， s t s_t st​ 是当前状态， a t a_t at​ 是当前动作， r t + 1 r_{t+1} rt+1​ 是执行动作后获得的奖励， s t + 1 s_{t+1} st+1​ 是下一个状态， α \alpha α 是学习率， γ \gamma γ 是折扣因子。

符号推理算法原理

符号推理主要基于规则库，根据环境状态和已有的知识生成假设。例如，如果规则库中有“如果状态A出现，那么可能存在情况B”，当感知到状态A时，AI Agent就会提出存在情况B的假设。

具体操作步骤

  1. 初始化：初始化Q表 Q ( s , a ) Q(s, a) Q(s,a) 和规则库。
  2. 感知环境状态：通过传感器获取当前环境的状态 s t s_t st​。
  3. 提出假设：根据规则库和当前状态 s t s_t st​ 提出假设。
  4. 选择动作：根据Q表和假设选择动作 a t a_t at​。可以使用 ϵ \epsilon ϵ - 贪心策略，以 ϵ \epsilon ϵ 的概率随机选择动作，以 1 − ϵ 1 - \epsilon 1−ϵ 的概率选择Q值最大的动作。
  5. 执行动作：在环境中执行动作 a t a_t at​，得到新状态 s t + 1 s_{t+1} st+1​ 和奖励 r t + 1 r_{t+1} rt+1​。
  6. 验证假设：根据新状态 s t + 1 s_{t+1} st+1​ 和奖励 r t + 1 r_{t+1} rt+1​ 验证假设是否正确。
  7. 更新Q表：根据Q - learning更新公式更新Q表。
  8. 更新知识和策略：如果假设正确，更新规则库和策略；如果假设错误，修正假设。
  9. 重复步骤2 - 8，直到达到终止条件。

Python源代码实现

import numpy as np

# 初始化参数
alpha = 0.1  # 学习率
gamma = 0.9  # 折扣因子
epsilon = 0.1  # 贪心策略参数
num_states = 10  # 状态数量
num_actions = 4  # 动作数量

# 初始化Q表
Q = np.zeros((num_states, num_actions))

# 规则库示例
rule_base = {
    "state_1": ["hypothesis_1"],
    "state_2": ["hypothesis_2"]
}

# 环境反馈函数示例
def env_feedback(state, action):
    # 这里简单返回新状态和奖励
    new_state = (state + action) % num_states
    reward = np.random.randint(-1, 2)
    return new_state, reward

# 提出假设函数
def propose_hypothesis(state):
    state_str = f"state_{state}"
    if state_str in rule_base:
        return rule_base[state_str]
    return []

# 选择动作函数
def choose_action(state):
    if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
        action = np.random.randint(0, num_actions)
    else:
        action = np.argmax(Q[state, :])
    return action

# Q - learning更新函数
def q_learning_update(state, action, new_state, reward):
    Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[new_state, :]) - Q[state, action])

# 主循环
state = np.random.randint(0, num_states)
for episode in range(1000):
    hypotheses = propose_hypothesis(state)
    action = choose_action(state)
    new_state, reward = env_feedback(state, action)
    # 简单验证假设，这里假设奖励为正表示假设正确
    for hypothesis in hypotheses:
        if reward > 0:
            print(f"假设 {hypothesis} 验证通过")
        else:
            print(f"假设 {hypothesis} 验证失败")
    q_learning_update(state, action, new_state, reward)
    state = new_state

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

马尔可夫决策过程（MDP）

具有自主探索与假设验证能力的AI Agent可以用马尔可夫决策过程来建模。MDP是一个五元组 ( S , A , P , R , γ ) (S, A, P, R, \gamma) (S,A,P,R,γ)，其中：

  • S S S 是状态空间，表示环境的所有可能状态。
  • A A A 是动作空间，表示AI Agent可以执行的所有动作。
  • P ( s t + 1 ∣ s t , a t ) P(s_{t+1} | s_t, a_t) P(st+1​∣st​,at​) 是状态转移概率，表示在状态 s t s_t st​ 执行动作 a t a_t at​ 后转移到状态 s t + 1 s_{t+1} st+1​ 的概率。
  • R ( s t , a t , s t + 1 ) R(s_t, a_t, s_{t+1}) R(st​,at​,st+1​) 是奖励函数，表示在状态 s t s_t st​ 执行动作 a t a_t at​ 转移到状态 s t + 1 s_{t+1} st+1​ 时获得的奖励。
  • γ \gamma γ 是折扣因子，用于平衡短期奖励和长期奖励。

Q - learning公式详细讲解

Q - learning的更新公式为：

Q ( s t , a t ) ← Q ( s t , a t ) + α [ r t + 1 + γ max ⁡ a Q ( s t + 1 , a ) − Q ( s t , a t ) ] Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) + \alpha [r_{t+1} + \gamma \max_{a} Q(s_{t+1}, a) - Q(s_t, a_t)] Q(st​,at​)←Q(st​,at​)+α[rt+1​+γamax​Q(st+1​,a)−Q(st​,at​)]

  • Q ( s t , a t ) Q(s_t, a_t) Q(st​,at​) 是当前状态 s t s_t st​ 下执行动作 a t a_t at​ 的Q值。
  • α \alpha α 是学习率，控制每次更新的步长。 α \alpha α 越大，更新越快，但可能会导致不稳定； α \alpha α 越小，更新越慢，但更稳定。
  • r t + 1 r_{t+1} rt+1​ 是执行动作 a t a_t at​ 后获得的即时奖励。
  • γ \gamma γ 是折扣因子，用于衡量未来奖励的重要性。 γ \gamma γ 越接近1，AI Agent越关注长期奖励； γ \gamma γ 越接近0，AI Agent越关注短期奖励。
  • max ⁡ a Q ( s t + 1 , a ) \max_{a} Q(s_{t+1}, a) maxa​Q(st+1​,a) 是下一个状态 s t + 1 s_{t+1} st+1​ 下所有动作中最大的Q值。

举例说明

假设我们有一个简单的环境，状态空间 S = { s 1 , s 2 } S = \{s_1, s_2\} S={s1​,s2​}，动作空间 A = { a 1 , a 2 } A = \{a_1, a_2\} A={a1​,a2​}。初始Q表如下：

状态 a 1 a_1 a1​ a 2 a_2 a2​
s 1 s_1 s1​ 0 0
s 2 s_2 s2​ 0 0

当前状态 s t = s 1 s_t = s_1 st​=s1​，选择动作 a t = a 1 a_t = a_1 at​=a1​，执行动作后转移到状态 s t + 1 = s 2 s_{t+1} = s_2 st+1​=s2​，获得奖励 r t + 1 = 1 r_{t+1} = 1 rt+1​=1。假设 α = 0.1 \alpha = 0.1 α=0.1， γ = 0.9 \gamma = 0.9 γ=0.9。

首先计算 max ⁡ a Q ( s t + 1 , a ) \max_{a} Q(s_{t+1}, a) maxa​Q(st+1​,a)，由于 Q ( s 2 , a 1 ) = 0 Q(s_2, a_1) = 0 Q(s2​,a1​)=0， Q ( s 2 , a 2 ) = 0 Q(s_2, a_2) = 0 Q(s2​,a2​)=0，所以 max ⁡ a Q ( s t + 1 , a ) = 0 \max_{a} Q(s_{t+1}, a) = 0 maxa​Q(st+1​,a)=0。

然后根据Q - learning更新公式：

Q ( s 1 , a 1 ) = Q ( s 1 , a 1 ) + α [ r t + 1 + γ max ⁡ a Q ( s 2 , a ) − Q ( s 1 , a 1 ) ] Q(s_1, a_1) = Q(s_1, a_1) + \alpha [r_{t+1} + \gamma \max_{a} Q(s_2, a) - Q(s_1, a_1)] Q(s1​,a1​)=Q(s1​,a1​)+α[rt+1​+γamax​Q(s2​,a)−Q(s1​,a1​)]

Q ( s 1 , a 1 ) = 0 + 0.1 [ 1 + 0.9 × 0 − 0 ] = 0.1 Q(s_1, a_1) = 0 + 0.1 [1 + 0.9 \times 0 - 0] = 0.1 Q(s1​,a1​)=0+0.1[1+0.9×0−0]=0.1

更新后的Q表如下：

状态 a 1 a_1 a1​ a 2 a_2 a2​
s 1 s_1 s1​ 0.1 0
s 2 s_2 s2​ 0 0

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

安装Python

首先需要安装Python，建议使用Python 3.7及以上版本。可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载安装包进行安装。

安装必要的库

本项目需要使用NumPy库进行数值计算，可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy

5.2 源代码详细实现和代码解读

以下是完整的项目代码：

import numpy as np

# 初始化参数
alpha = 0.1  # 学习率
gamma = 0.9  # 折扣因子
epsilon = 0.1  # 贪心策略参数
num_states = 10  # 状态数量
num_actions = 4  # 动作数量

# 初始化Q表
Q = np.zeros((num_states, num_actions))

# 规则库示例
rule_base = {
    "state_1": ["hypothesis_1"],
    "state_2": ["hypothesis_2"]
}

# 环境反馈函数示例
def env_feedback(state, action):
    # 这里简单返回新状态和奖励
    new_state = (state + action) % num_states
    reward = np.random.randint(-1, 2)
    return new_state, reward

# 提出假设函数
def propose_hypothesis(state):
    state_str = f"state_{state}"
    if state_str in rule_base:
        return rule_base[state_str]
    return []

# 选择动作函数
def choose_action(state):
    if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
        action = np.random.randint(0, num_actions)
    else:
        action = np.argmax(Q[state, :])
    return action

# Q - learning更新函数
def q_learning_update(state, action, new_state, reward):
    Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[new_state, :]) - Q[state, action])

# 主循环
state = np.random.randint(0, num_states)
for episode in range(1000):
    hypotheses = propose_hypothesis(state)
    action = choose_action(state)
    new_state, reward = env_feedback(state, action)
    # 简单验证假设，这里假设奖励为正表示假设正确
    for hypothesis in hypotheses:
        if reward > 0:
            print(f"假设 {hypothesis} 验证通过")
        else:
            print(f"假设 {hypothesis} 验证失败")
    q_learning_update(state, action, new_state, reward)
    state = new_state

代码解读与分析

初始化部分
alpha = 0.1  # 学习率
gamma = 0.9  # 折扣因子
epsilon = 0.1  # 贪心策略参数
num_states = 10  # 状态数量
num_actions = 4  # 动作数量

# 初始化Q表
Q = np.zeros((num_states, num_actions))

# 规则库示例
rule_base = {
    "state_1": ["hypothesis_1"],
    "state_2": ["hypothesis_2"]
}
  • alpha、gamma 和 epsilon 是强化学习的参数，分别控制学习率、折扣因子和贪心策略。
  • num_states 和 num_actions 定义了状态空间和动作空间的大小。
  • Q 是Q表，初始化为全零矩阵。
  • rule_base 是规则库，用于提出假设。
环境反馈函数
def env_feedback(state, action):
    # 这里简单返回新状态和奖励
    new_state = (state + action) % num_states
    reward = np.random.randint(-1, 2)
    return new_state, reward

该函数模拟环境的反馈，根据当前状态和动作返回新状态和奖励。

提出假设函数
def propose_hypothesis(state):
    state_str = f"state_{state}"
    if state_str in rule_base:
        return rule_base[state_str]
    return []

根据当前状态从规则库中查找对应的假设。

选择动作函数
def choose_action(state):
    if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
        action = np.random.randint(0, num_actions)
    else:
        action = np.argmax(Q[state, :])
    return action

使用 ϵ \epsilon ϵ - 贪心策略选择动作，以 ϵ \epsilon ϵ 的概率随机选择动作，以 1 − ϵ 1 - \epsilon 1−ϵ 的概率选择Q值最大的动作。

Q - learning更新函数
def q_learning_update(state, action, new_state, reward):
    Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[new_state, :]) - Q[state, action])

根据Q - learning更新公式更新Q表。

主循环
state = np.random.randint(0, num_states)
for episode in range(1000):
    hypotheses = propose_hypothesis(state)
    action = choose_action(state)
    new_state, reward = env_feedback(state, action)
    # 简单验证假设，这里假设奖励为正表示假设正确
    for hypothesis in hypotheses:
        if reward > 0:
            print(f"假设 {hypothesis} 验证通过")
        else:
            print(f"假设 {hypothesis} 验证失败")
    q_learning_update(state, action, new_state, reward)
    state = new_state

在主循环中，AI Agent不断感知环境状态、提出假设、选择动作、执行动作、验证假设和更新Q表，直到达到最大迭代次数。

6. 实际应用场景

科学研究

在科学研究中，具有自主探索与假设验证能力的AI Agent可以帮助科学家自动探索未知的实验条件和参数空间。例如，在化学实验中，AI Agent可以根据已有的化学知识提出不同的反应条件假设，并通过实际实验来验证这些假设，从而加速新化合物的发现。

机器人导航

在机器人导航领域，AI Agent可以自主探索未知的环境，提出关于路径规划的假设，并通过实际移动来验证这些假设。例如，在一个未知的室内环境中，机器人可以不断尝试不同的路径，根据环境反馈来验证哪条路径是最优的。

金融投资

在金融投资领域，AI Agent可以分析市场数据，提出关于投资策略的假设，并通过模拟交易或实际投资来验证这些假设。例如，AI Agent可以根据历史数据和市场趋势提出买入或卖出某种股票的假设，然后根据实际的投资回报来验证假设的正确性。

医疗诊断

在医疗诊断中，AI Agent可以根据患者的症状和病历数据提出可能的疾病假设，并通过进一步的检查和诊断来验证这些假设。例如，AI Agent可以根据患者的症状和检查结果提出患有某种疾病的假设，然后通过更详细的检查来确定假设是否正确。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐
  • 《Reinforcement Learning: An Introduction》：这是一本关于强化学习的经典书籍，详细介绍了强化学习的基本概念、算法和应用。
  • 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》：这本书全面介绍了人工智能的各个领域，包括搜索算法、知识表示、机器学习等。
7.1.2 在线课程
  • Coursera上的“Reinforcement Learning Specialization”：由知名教授授课，系统地介绍了强化学习的理论和实践。
  • edX上的“Artificial Intelligence”：该课程涵盖了人工智能的多个方面，包括搜索、推理、学习等。
7.1.3 技术博客和网站
  • OpenAI Blog：OpenAI官方博客，分享了人工智能领域的最新研究成果和应用案例。
  • Medium上的人工智能相关博客：有很多专业人士分享人工智能的技术和经验。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器
  • PyCharm：一款功能强大的Python集成开发环境，提供了代码编辑、调试、版本控制等功能。
  • Jupyter Notebook：一个交互式的开发环境，适合进行数据分析和机器学习实验。
7.2.2 调试和性能分析工具
  • TensorBoard：用于可视化深度学习模型的训练过程和性能指标。
  • cProfile：Python自带的性能分析工具，可以帮助分析代码的性能瓶颈。
7.2.3 相关框架和库
  • OpenAI Gym：一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了各种模拟环境。
  • Stable Baselines：一个基于OpenAI Gym的强化学习库，提供了多种预训练的强化学习算法。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文
  • “Q - learning”：这篇论文首次提出了Q - learning算法，是强化学习领域的经典之作。
  • “A Markov Decision Process”：介绍了马尔可夫决策过程的基本概念和理论。
7.3.2 最新研究成果
  • 关注顶级人工智能会议（如NeurIPS、ICML、AAAI等）上的相关论文，了解最新的研究进展。
  • 一些知名学术期刊（如Journal of Artificial Intelligence Research）也会发表人工智能领域的最新研究成果。
7.3.3 应用案例分析
  • 可以参考一些实际应用案例的论文，了解具有自主探索与假设验证能力的AI Agent在不同领域的应用。例如，在机器人导航、医疗诊断等领域的应用案例。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

  • 与其他技术的融合：具有自主探索与假设验证能力的AI Agent将与计算机视觉、自然语言处理等技术深度融合，实现更复杂的任务。例如，在智能机器人中，结合计算机视觉技术可以让AI Agent更好地感知环境，结合自然语言处理技术可以实现与人类的自然交互。
  • 在更多领域的应用：随着技术的不断发展，AI Agent将在更多领域得到应用，如教育、农业、能源等。例如，在教育领域，AI Agent可以根据学生的学习情况提出个性化的学习建议。
  • 自主学习能力的提升：未来的AI Agent将具有更强的自主学习能力，能够在更少的人工干预下进行学习和探索。例如，通过元学习技术，AI Agent可以快速适应新的环境和任务。

挑战

  • 计算资源的需求：具有自主探索与假设验证能力的AI Agent通常需要大量的计算资源来进行学习和推理。如何在有限的计算资源下实现高效的学习是一个挑战。
  • 知识表示和推理的复杂性：在复杂的环境中，如何准确地表示知识和进行有效的推理是一个难题。例如，在处理不确定和模糊的信息时，传统的符号推理方法可能不再适用。
  • 安全性和可靠性：在一些关键领域（如医疗、交通等），AI Agent的安全性和可靠性至关重要。如何确保AI Agent的决策和行为是安全可靠的是一个亟待解决的问题。

9. 附录：常见问题与解答

如何选择合适的学习率和折扣因子？

学习率 α \alpha α 和折扣因子 γ \gamma γ 的选择需要根据具体的问题进行调整。一般来说，学习率 α \alpha α 可以在 0.1 − 0.5 0.1 - 0.5 0.1−0.5 之间选择，折扣因子 γ \gamma γ 可以在 0.9 − 0.99 0.9 - 0.99 0.9−0.99 之间选择。可以通过实验来找到最优的参数组合。

如何处理规则库的更新和维护？

规则库的更新和维护可以根据AI Agent的学习结果进行。当假设验证通过时，可以将相关的规则添加到规则库中；当假设验证失败时，可以对规则进行修正或删除。同时，可以定期对规则库进行清理和优化，去除一些不必要的规则。

如何提高AI Agent的探索效率？

可以采用一些探索策略来提高AI Agent的探索效率，如 ϵ \epsilon ϵ - 贪心策略、UCB（Upper Confidence Bound）策略等。此外，还可以利用先验知识来指导探索，减少不必要的探索步骤。

10. 扩展阅读 & 参考资料

  • Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
  • Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
  • Watkins, C. J., & Dayan, P. (1992). Q - learning. Machine learning, 8(3 - 4), 279 - 292.
  • Bellman, R. E. (1957). A Markov decision process. Journal of mathematics and mechanics, 6(5), 679 - 684.
  • OpenAI Gym官方文档：https://gym.openai.com/docs/
  • Stable Baselines官方文档：https://stable - baselines.readthedocs.io/en/master/
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