Unity ML-Agent 强化学习教程

🤖 本教程将带你了解如何使用 Unity ML-Agents 进行强化学习训练。通过结合Unity的可视化能力和机器学习的算法，你可以创建智能体（Agent）来自主学习复杂任务。

核心概念

• 智能体（Agent）：自主决策的实体，通过与环境交互来学习策略
  📌 图片：智能体结构
• 奖励函数（Reward Function）：定义智能体行为的目标，需合理设计以引导学习方向
  📌 图片：奖励机制示意图
• 训练模式：支持监督学习、模仿学习和强化学习三种方式
  📌 图片：训练模式对比

使用步骤

1. 环境搭建
   • 安装Unity Hub及ML-Agents包
   • 配置Python环境（推荐3.7+）
2. 场景设置
   • 创建Unity场景并添加智能体
   • 定义观察空间（Observation Space）和动作空间（Action Space）
3. 训练配置
   • 编写trainer_config.yaml文件
   • 设置奖励函数和训练参数
4. 运行训练
   • 使用mlagents-learn命令启动训练
   • 监控训练过程与结果

📌 图片：Unity ML-Agents界面

扩展学习

• Unity官方文档
• 强化学习基础教程
• 深度学习与Unity结合案例

🧠 强化学习的核心在于试错与奖励机制，合理设计才能让智能体快速收敛。如需更深入的技术细节，可参考Unity ML-Agents GitHub仓库。