RL-Gym文档指南 🤖📚

什么是RL-Gym？

RL-Gym是一个用于强化学习（Reinforcement Learning）的Python库，提供了一套工具来简化算法实现与环境交互。它广泛应用于RL研究和开发，支持多种环境接口（如OpenAI Gym、Stable Baselines3等）。

快速入门 🚀

安装
```
pip install rl-gym
```

创建环境

import gym
env = gym.make('CartPole-v1')

训练Agent

from rl_gym.agents import DQNAgent
agent = DQNAgent(env)
agent.train(epochs=100)

核心概念 🔍

Agent：决策主体，通过与环境交互学习策略。
Environment：Agent所处的场景，提供状态、动作和奖励。
Reward：环境对Agent行为的反馈机制。
Policy：Agent选择动作的策略函数。

RL_Gym

扩展阅读 📘

RL-Gym官方文档提供完整API参考
强化学习基础教程适合初学者入门

Reinforcement_Learning