我想使用强化学习解决调度优化问题。我没有环境模型，据我所知强化学习不需要环境模型。我的问题是：为了实现该解决方案，我需要开发自己的模拟环境来训练代理并解决问题，但是当我自己没有环境模型时我该怎么做，事实上我正在尝试首先找到它吗？
在没有环境的快速版本的情况下使用强化学习（RL）来解决调度优化问题可能很困难，但可以使用各种策略来解决这个障碍。 RL 算法可用于无版本设置，其中您没有完整版本的环境。您可以采取以下步骤：
定义问题：清楚地概述您的调度优化问题。状态、行动、奖励和目标是什么？您需要清楚地了解您想要优化的内容。
模拟环境：虽然您可能没有周围环境的完整版本，但您可以创建一个简化的模拟。该模拟应该捕捉调度问题的关键动态和约束。这不一定是最好的；它只是希望成为一个廉价的近似值。
奖励函数：设计一个奖励特征，量化代理在模拟环境中的表现。表扬功能应该反映您的日程安排问题的目标。这是 RL 的重要组成部分，因为它引导智能体了解方式。
选择 RL 算法：选择适合您的问题的 RL 规则集。常见的选择包括 Q-Learning、深度 Q-网络 (DQN)、策略梯度技术（例如 PPO 或 A3C）或更高级的算法，例如近端策略优化 (PPO) 和信任区域策略优化 (TRPO)。
训练：使用模拟环境训练你的强化学习代理。代理与模拟交互、观察状态、采取行动并获得奖励。随着时间的推移，它会学习到最大化累积奖励的覆盖范围。
评估和迭代：完成学业后，检查 RL 智能体在实际环境中的整体表现，或者如果可能的话，针对真实世界的数据进行整体表现。您可能还想迭代 RL 算法、模拟或奖励特征以提高性能。
收集真实数据：如果您可以从调度问题中获得真实的国际统计数据，您可以使用这些统计数据来优化您的 RL 代理，使其更加适应实际环境。
部署：一旦您的 RL 代理在模拟和实际全局环境中运行良好，您就可以安装它来执行调度任务。
请记住，无版本设置中的强化学习可能会涉及大量记录，并且可能需要全尺寸的计算源。出色的模拟和表扬功能对于 RL 挑战的成功至关重要。此外，强化学习可能对超参数敏感，可能需要大量调整。
请记住，虽然强化学习可以在没有明确版本的情况下解决问题，但它通常不是最绿色或最真实的方法。根据调度问题的复杂性，您可能想要探索其他优化策略或将 RL 与传统优化方法相结合的混合策略。