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强化学习库：Ray二次开发_（9）.使用Ray进行分布式强化学习.docx

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    使用Ray进行分布式强化学习

    分布式强化学习的基本概念

    在强化学习领域，分布式强化学习通过将计算任务分配到多个计算节点上，从而加速算法的训练过程。分布式强化学习的核心思想是利用多台机器的并行计算能力，减少训练时间，提高训练效率。这在处理大规模环境和复杂任务时尤其重要，因为单机训练可能需要数天甚至数周的时间。

    1.为什么要使用分布式强化学习？

    加速训练：通过并行化计算，可以显著减少训练时间。

    处理大规模数据：分布式系统可以处理比单机系统更大的数据集。

    资源利用最大化：充分利用多台机器的计算资源，提高整体系统的利用率。

    实验可重复性：分布式系统可以更容易地

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