SDGym: 使用系统动力学模型的低代码强化学习环境

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通过引入系统动态方法（SD）作为一种补充方法，利用 SDGym 生成基于 SD 模拟模型的定制强化学习（RL）环境，验证了通过预先存在的 SD 模型和少量的配置代码可以生成良好指定、丰富的 RL 环境。

本文介绍了应用RL/DRL实现网络运营中的自主智能体，并提出了名为CyGIL的训练环境，旨在从仿真到现实实现自主智能体应用。