从少量学习：强化学习中的SINDy代理模型

本文针对强化学习中环境建模的不足，提出了一种利用稀疏非线性动力学识别算法（SINDy）开发代理环境的新方法。通过在OpenAI Gym下的多项实验证明，该方法在捕捉环境动态的同时，计算成本降低了20-35%，为模型基础的强化学习提供了高效且可解释的环境生成方案。