Q-learning 算法可以用来构建模拟本身吗？

只有在元环境或元模拟存在的情况下，创建原始模拟的目标被编码在状态、可用动作和奖励中。

这种情况的一个特殊情况可能是模型学习规划算法，其中存在一个“真实”环境可供参考，并且代理从探索它和构建一个统计模型中受益，然后它可以使用该模型来创建结果的近似模拟一系列动作。Dyna-Q 算法是 Q-learning的简单扩展，是这种模型构建方法的一个例子。模拟是非常基础的——它只是简单地重演以前的相关经验。但是您可以将此视为代理构建模拟的示例。

让代理像研究人员一样行事并从头开始实际设计和/或编码模拟将需要不同类型的元环境。这在理论上是可能的，但可能很难以一般方式实施——即使找出奖励方案来表达这种代理的目标也可能是一个挑战。我不知道任何例子，但完全有可能有人尝试过这种元代理，因为这是一个有趣的想法。

可能最简单的例子是网格世界元环境，其中“设计者”代理可以选择迷宫中对象的布局，目的是使第二个“探索者”代理的任务更加困难。不过，设计者只能以非常抽象的方式“创建模拟”，通过设置易于管理的环境参数，而不是编写低级代码。

上述方法与让两个对立的代理玩游戏之间没有太大区别。它与国际象棋等回合制游戏的不同之处在于，每个智能体都将完成一整集，然后在两集组合结束时根据结果获得奖励。在图像生成方面与 GAN 有一些相似之处。