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强化学习和 ML-Agents 的基础理论
ML-Agents 的核心是强化学习，代理通过与环境的交互来学习动作。
通过学习最大化奖励的策略，代理可以完成复杂的任务。
ML-Agents 提供了将这一理论付诸实践的工具。

支持的训练算法
ML-Agents 支持最先进的算法，例如近端策略优化 (PPO) 和软演员评论家 (SAC)。
这些算法具有高效的收敛性和高性能，适用于各种学习场景。
它还支持模仿学习，让您利用现有数据快速训练代理。

各算法示例及使用范围
PPO 提供了稳定的学习过程，适合在大规模环境中使用。
另一方面，SAC 在具有连续动作空间的环境中表现更好。
模仿学习用于机器人技术和训练现有的游戏人工智能。

算法选择的最佳实践
在选择算法时，必须考虑环境的复杂性、代理的行动范围和计算资源等因素。
例如，当需要高效学习时通常选择 PPO，而当需要更精确的动作时通常选择 SAC。

算法间性能比较
PPO 的计算成本较低，适合大规模训练，而 SAC 可以高精度地学习动作。
通过了解每种算法的特点并根据您的特定用例选择合适的算法，您可以最大限度地提高训练效率。
这些比较也有助于指导开发人员选择最佳方法。

如何安装 ML-Agents：初学者指南
要使用 ML-Agents，需要进行正确的安装和初始配置。
通过系统地遵循这些步骤，即使是初学者也可以轻松地介绍 ML-Agents 并启动学习环境。
本节提供详细信息，从系统要求到安装说明以及常见问题的解决方案。

要安装 ML-Agents，必须满足以下要求：
– 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
– 最新版本的 Unity
– Python（建议使用 3.6-3.9 版本）
– 学习框架，例如 TensorFlow 或 PyTorch
提前检查这些事项将确保安装顺利。

ML-Agents 安装说明
1. 下载 Unity Hub 并安装 Unity
安装 Unity Hub 并设 加拿大电报数据 置支持 ML-Agents 的 Unity 版本。
2. 导入 ML-Agents 包
从 Unity Asset Store 或 GitHub 存储库下载 ML-Agents 包并将其导入到您的 Unity 项目中。
3. 构建 Python 环境
创建 Python 虚拟环境并安装所需的库（ml-agents、TensorFlow 等）。
4.检查初始设置。
检查 ML-Agents 是否在您的 Unity 项目中正确设置并执行测试运行。