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强化学习库：Ray二次开发_（13）.自定义奖励函数与环境.docx

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    自定义奖励函数与环境

    在强化学习中，环境和奖励函数是两个非常重要的组件。环境定义了智能体（Agent）与之交互的世界，而奖励函数则是智能体学习的驱动力，它告诉智能体哪些行为是好的，哪些行为是不好的。在使用Ray进行强化学习开发时，自定义环境和奖励函数是实现特定任务和目标的关键步骤。本节将详细介绍如何在Ray中自定义环境和奖励函数，并通过具体的例子来展示如何实现这些自定义功能。

    环境的基础概念

    在强化学习中，环境通常是指一个动态系统，智能体在这个系统中进行决策并执行动作。环境会根据智能体的动作返回一个新的状态和一个奖励值。环境的状态可以是多种多样的，例如游

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