利用强化学习训练人工智能（AI）智能体
创建强化学习不可或缺的一部分是为强化学习智能体提供可靠的仿真环境。这最好通过使用功能强大的通用仿真软件来实现，软件需具有快速、一致和精简的强化学习算法连接方式。对于希望使用AnyLogic模型作为强化学习训练环境的专家或研究人员，有两种可用选项：AnyLogic云的API和Alpyne库。
应用案例 工作流程和工具
创建强化学习不可或缺的一部分是为强化学习智能体提供可靠的仿真环境。这最好通过使用功能强大的通用仿真软件来实现，软件需具有快速、一致和精简的强化学习算法连接方式。对于希望使用AnyLogic模型作为强化学习训练环境的专家或研究人员，有两种可用选项：AnyLogic云的API和Alpyne库。
应用案例 工作流程和工具任何强化学习设置的一个组成部分都是为AI智能体提供可靠的仿真环境。这最好通过使用功能强大的通用仿真软件来实现，该软件与强化学习(RL)算法之间具有快速、一致和优化的连接。从训练中学习到的策略最终可以部署到构建仿真模型的真实系统中。
强化学习训练过程的核心是一个人工探索器，它检查和审查仿真环境的各个角落。通过适当的奖励模式，该机制可用于部分自动化验证和确认过程中一些常见的重复方面，从而允许对仿真模型的稳健性和保真度进行更彻底的测试。尽管这种方法仍处于起步阶段，但它有可能成为所有类型模型验证和确认过程的一个组成部分。
有标准化的强化学习(RL)环境库，供研究人员在可对比的场地上测试和比较他们的算法。 然而，这些广泛使用的环境并没有提供真实仿真系统中常见的多样性和复杂性。通用仿真平台可以提供能够轻松定制的复杂训练环境，还可以提供不同行业和应用方案所特有的不同级别的复杂性。
分析师可以选择、设计或策划各种基于规则、算法或启发式的解决方案。以强化学习策略的形式获得基线解决方案，对于阐明策划和手动形成的解决方案的有效性非常有价值，尤其是当这些解决方案用于无法达到绝对最优的场景时。
对于希望使用AnyLogic模型作为强化学习训练环境的专家或研究人员，有两种可用选项：AnyLogic云的API和Alpyne库。
将仿真模型上传至AnyLogic云，并使用云API与用户指定的人工智能框架进行通信。
此选项适用于那些希望使用托管在AnyLogic云仿真环境进行训练并且手动定义强化学习训练代码的专家。AnyLogic私有云的所有者可以访问Python API，该API负责在可扩展的基于服务器的平台上运行模型。此API仅支持不需要交互式交流的训练集，因为它在每集结束时提供奖励或反馈。
连接导出的AnyLogic模型，并通过Alpyne与本地Python环境中的AI框架进行通信。
对于那些有兴趣测试手动管理的强化学习设置如何与本地机器上的AnyLogic模型一起工作的人，可以选择使用Alpyne。这个基于python的包允许您与从RL实验导出的AnyLogic模型进行通信。
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