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利用強化學習訓練人工智慧（AI）智慧體
任何強化學習設置的一個組成部分是為強化學習(RL)智慧體提供可靠的模擬環境。這最好通過使用功能強大的通用模擬軟體來實現，該軟體與強化學習(RL)演算法之間具有快速、一致和優化的連接。對於希望使用AnyLogic模型作為強化學習訓練環境的專家或研究人員，有三種可用的服務：AnyLogic Cloud的互動式API、用於自動強化學習(RL)的協力廠商平臺和ALPyne庫。
案例1：複雜動態系統的最優控制
任何強化學習設置的一個組成部分都是為AI智慧體提供可靠的模擬環境。這最好透過使用功能強大的通用模擬軟體來實現，該軟體與強化學習(RL)演算法之間具有快速、一致和優化的連接。從訓練中學習到的策略最終可以部署到構建模擬模型的真實系統中。
案例2：核准和驗證模擬模型
強化學習訓練過程的核心是一個人工探索器，它檢查和審查模擬環境的各個角落。通過適當的獎勵模式，該機制可用於部分自動化驗證和確認過程中一些常見的重複方面，從而允許對模擬模型的穩健性和保真度進行更徹底的測試。儘管這種方法仍處於起步階段，但它有可能成為所有類型模型驗證和確認過程的一個組成部分。
案例3：比較不同強化學習(RL)演算法的效率和性能
有標準化的強化學習(RL)環境庫，供研究人員在可對比的場地上測試和比較他們的演算法。然而，這些廣泛使用的環境並沒有提供真實模擬系統中常見的多樣性和複雜性。通用模擬平臺可以提供能夠輕鬆定制的複雜訓練環境，還可以提供不同行業和應用方案所特有的不同級別的複雜性。
案例4：作為評估人類設計策略有效性的比較指標
分析師可以選擇、設計或策劃各種基於規則、演算法或啟發式的解決方案。以強化學習策略的形式獲得基線解決方案，對於闡明策劃和手動形成的解決方案的有效性非常有價值，尤其是當這些解決方案用於無法達到絕對最優的場景時。
工作流程和工具
對於希望使用AnyLogic模型作為強化學習訓練環境的專家或研究人員，有三種可用的服務：AnyLogic Cloud的互動式API、用於自主強化學習的協力廠商平臺和ALPyne庫。
這三個選項都使用RLExperiment作為其與模擬模型的主要連接，這意味著模型可以輕鬆地移植到任何其他選項。這使您可以選擇從最方便的或與特定用例相關的選項開始。隨著專案的發展，您可以輕鬆地遷移到不同的、更合適的工作流。
