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Simulink 환경

Simulink® 모델을 사용하여 강화 학습 환경 동특성 모델링하기

강화 학습 시나리오에서 환경은 에이전트가 상호 작용하는 동특성을 모델링합니다. 환경은 다음을 수행합니다.

  1. 에이전트로부터 행동을 받음

  2. 환경 모델의 동적 동작의 결과로 생성되는 관측값을 출력

  3. 특정 행동이 임무 달성에 얼마나 기여하는지 측정하는 보상을 생성

Simulink 모델을 사용하여 미리 정의된 환경과 사용자 지정 환경을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Simulink 강화 학습 환경 만들기 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

rlPredefinedEnv미리 정의된 강화 학습 환경 만들기
rlSimulinkEnvCreate reinforcement learning environment using dynamic model implemented in Simulink
createIntegratedEnvCreate Simulink model for reinforcement learning, using reference model as environment
validateEnvironmentValidate custom reinforcement learning environment
SimulinkEnvWithAgentReinforcement learning environment with a dynamic model implemented in Simulink
generateRewardFunctionGenerate a reward function from control specifications to train a reinforcement learning agent
exteriorPenaltyExterior penalty value for a point with respect to a bounded region
hyperbolicPenaltyHyperbolic penalty value for a point with respect to a bounded region
barrierPenalty경계가 지정된 영역에 대한 점의 로그 장벽 벌점 값
rlFiniteSetSpec강화 학습 환경에 대한 이산 행동 또는 관측값 데이터 사양 만들기
rlNumericSpec강화 학습 환경에 대한 연속 행동 또는 관측값 데이터 사양 만들기
getActionInfo강화 학습 환경 또는 에이전트에서 행동 데이터 사양 가져오기
getObservationInfo강화 학습 환경 또는 에이전트에서 관측값 데이터 사양 가져오기
bus2RLSpecCreate reinforcement learning data specifications for elements of a Simulink bus
resetReset environment, agent, experience buffer, or policy object

블록

RL Agent강화 학습 에이전트

도움말 항목