Python与强化学习：使用Gym和TensorForce库实现智能体的训练与环境模拟 大家好！今天我们来聊聊如何利用Python，结合Gym和TensorForce这两个强大的工具，构建并训练智能体，使其在模拟环境中学习并做出决策。强化学习作为人工智能领域的重要分支，在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。而Gym和TensorForce则为我们提供了便捷的平台和工具，使得强化学习的实践变得更加容易。 一、强化学习基础回顾 在深入代码之前，我们先简单回顾一下强化学习的核心概念： 智能体 (Agent): 做出决策的个体，例如游戏中的AI角色、自动驾驶车辆等。 环境 (Environment): 智能体所处的外部世界，它对智能体的行为做出响应。 状态 (State): 环境在特定时刻的描述，智能体通过状态感知环境。 动作 (Action): 智能体可以执行的行为，例如前进、后退、左转等。 奖励 (Reward): 环境对智能体行为的反馈信号，用于评估智能体的行为好坏。 策略 (Policy): 智能体根据当前状态选择动作的规则，通常用函数 π(a|s) 表示，即在状态 …