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26年WH计算机科学与技术 《任务分解式强化学习基准测试环境的设计与实现》2.15-AI15.16-约33014字符.docx

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IJXSFDX 计算机科学与技术专业 2026 届学士学位论文摘 要强化学习是解决序贯决策问题的核心框架,到现在已经在工业控制、自动驾驶、游戏智能这些领域实现了规模化的落地应用,而一套标准化的基准测试环境,一直都是强化学习算法研发、性能验证还有教学实践里离不开的核心基础设施。现在行业里主流用的 Gymnasium(也就是原来的 OpenAI Gym)框架,虽然已经成了行业通用的标准,也搭建起了很完善的算法验证生态,可放到高校本科阶段的强化学习入门教学、课程设计,还有轻量化算法快速验证这些细分场景里,还是会暴露出不少核心的问题,比如场景逻辑太抽象、部署的...

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