强化学习（RL）环境文档指南 🧠

欢迎访问 RL Gym 的官方文档！这里是开发者和研究者探索强化学习环境的起点，包含详细的使用说明和示例。🔍

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📚 文档目录

• 安装指南 🛠️
• 环境列表 🧾
• 快速入门教程 🚀
• API 参考手册 📖

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🎯 核心功能

• 标准化接口：所有环境均遵循统一的 Step() 和 Reset() 接口设计
• 丰富场景：涵盖经典控制问题（如 CartPole）和复杂决策任务（如 Montezuma's Revenge）
• 可视化支持：通过 render() 方法实时查看环境交互过程
• 可扩展性：支持自定义环境开发，通过 make() 函数注册新环境

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**图示**：经典平衡控制环境 `CartPole` 的示意图

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🌐 扩展阅读

如需深入了解 RL Gym 的设计理念，可参考：
RL Gym 官方文档首页 📚

或查看社区贡献的高级用法：
Custom Environment 开发指南 🧩

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**图示**：MountainCar 环境的训练过程演示

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📌 注意事项

1. 环境名称需使用下划线替代空格（如 MountainCar）
2. 部分环境需预先下载额外资源（如 LunarLander 的纹理包）
3. 推荐使用最新版本 Gym（v0.26+）以获得最佳兼容性

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如需获取更多技术细节，请访问 RL Gym 官方文档首页 查看完整资源。