Свой RL-мир за вечер: пишем окружение для обучения с подкреплением с нуля

Готовые RL-окружения из Gym или DM Control хороши для знакомства с темой, но в реальных проектах — от управления роботом до оптимизации цепочки поставок — приходится строить свою среду. В статье подробно разбирают, как описать пространство действий и наблюдений в коде, сформулировать функцию награды, которая не сломает обучение, и избежать подводных камней вроде разреженных наград или некорректных состояний.

Материал ориентирован на разработчиков, которые уже пробовали готовые бенчмарки и хотят перейти к решению прикладных задач. Описаны шаблоны для стандартных случаев — от дискретных до непрерывных сред, — а также советы по отладке и валидации окружения до запуска обучения.