好的，我们开始。 强化学习：OpenAI Gym与PyTorch在智能体训练中的应用 大家好，今天我们将深入探讨强化学习，重点介绍如何利用OpenAI Gym构建环境，并使用PyTorch训练智能体。我们将从强化学习的基础概念入手，逐步讲解环境的搭建、智能体的设计、策略优化算法的实现以及模型的评估。 1. 强化学习基础概念 强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是一种机器学习范式，智能体 (Agent) 通过与环境 (Environment) 交互，学习如何做出最优决策以最大化累积奖励 (Reward)。其核心要素包括： 智能体 (Agent): 做出决策的实体。 环境 (Environment): 智能体所处的外部世界。 状态 (State): 环境的描述，智能体据此做出决策。 动作 (Action): 智能体可以采取的行为。 奖励 (Reward): 环境对智能体行为的反馈信号，可以是正面的或负面的。 策略 (Policy): 智能体选择动作的规则，可以是确定性的 (Deterministic) 或随机性的 (Stochastic)。 价值函数 (Va …