如何在强化学习中提升胜任本职工作的能力

　增强本职所需的学习力。学习力是一种竞争力，是提升胜任本职工作能力的根本前提。主要体现在具有勤学钻研、善于思考、探索规律、指导实践、推动工作的能力。牢固树立讲学习就是讲政治、重学习就是重事业、抓学习就是抓素质、会学习就是会工作的理念，自觉把学习当作一种信念、一种责任、一种需要、一种境界，挤出时间，排除干扰，静下心来，搞好学习。要珍惜时间。学习的前提在于珍惜时间。要以“挤”的精神获取学习时间，以“钻”的精神获取学习效果，以“时不我待”的紧迫感和“本领恐慌”的危机感抓紧学习，做到广泛涉猎，博闻强识，提高品味，升华境界。要潜心钻研。学习的重点在于潜心钻研。要学习古代圣人先贤悬梁刺股、凿壁偷光、囊萤映雪、闻鸡起舞的钻研精神，把心思用在工作上，把重点放在钻研上，多学习领悟、多思考研究、多总结升华，在勤学中增长才干、在总结中探索规律，在深研中提升能力。要善于运用。学习的目的在于结合运用。要做到学与思、学与用相结合，既要弘扬成功经验，又要总结失败教训，把感性认识升华到理性认识，把点滴收获积累为系统成果，从中悟出道理、把握规律、学习招法、指导实践。要深入部队调查研究，把影响和制约部队建设发展的“瓶颈”问题搞清楚，切实为党委首长决策提供依据，当好“外脑”。

增强主动作为的执行力。执行力是一种落实力，是提升胜任本职工作能力的必备条件。主要体现在领会上级意图、完成工作任务的操作能力，把握规律、开拓创新的工作能力，化解矛盾、解决问题的协调能力和跟踪问效、一抓到底的落实能力。执行力的强弱直接决定着工作落实的质量和效益。要提高执行的速度。工作落实要强调一个“快”字，做到闻风而动、果断迅速、令行禁止、说行即行、立说立行、雷厉风行，坚决摒弃坐而论道的拖沓作风和“四平八稳、按部就班、亦步亦趋”的工作态度。要发扬“吹糠见米”的精神，对交办的工作要及时反馈信息，对正在办理的工作要报告推动进度，对重要事项、敏感问题要随时报告处理意见措施，做到领会党委首长意图快、接受任务快、落实指示快、情况反映快、处理结果快。要加大执行的力度。工作落实要强调一个“狠”字，做到一抓到底、常抓不懈，防止浅尝辄止、蜻蜓点水、虎头蛇尾。要充分发扬“抓铁留印”的精神，特别是对影响任务完成和安全稳定的问题，要横下心来、扭住不放、毫不动摇，不达目的绝不罢休，不见成效绝不收兵。要增强执行的硬度。工作落实要强调一个“严”字，做到严格兑现领导机关问责制，对执行力差、工作不落实的人和事要追究责任，绝不能姑息迁就。要把执行力体现在落实上，坚守岗位、信守承诺、执著如一、不怕反复、狠抓到底，直至出现理想结果，直至见到理想成效。要大力倡导“发现问题是能力、揭露问题是党性、解决问题是政绩”的风气，端正工作指导思想，对影响和制约部队建设科学发展的矛盾和问题，不回避、不等待、不观望，紧紧盯住不放心的人、扭住不放心的事、抓住不放心的环节，一抓到底，不让工作拖延、不让问题过夜、不让险情存在。

增强严于律己的约束力。约束力是一种克制力，是提升胜任本职工作能力的基本要求。主要体现在思想认识的自我深化能力、价值取向的自我校正能力和行为举止、生活交往的自我控制能力。要有明辨是非的“眼力”。“眼力”不强，就不能明辨是非、识别美丑、分清荣辱，会因“善小而不为，恶小而为之”酿成大错、造成影响、难以挽回、自毁前程。要从小事严起、从自身做起，经常打扫思想上的“灰尘”，杀除头脑中的“病毒”，不为名所惑，不为利所动，做到大事不糊涂、小节也过硬。要有遵章守纪的“毅力”。毅力不足，势必跟着感觉走、跟着诱惑走、跌个大跟头。党员干部工作上要大胆，用权上要谨慎，常怀敬畏之心、戒惧之意，正确看待和使用手中权力。要自觉加强党性锻炼，注重自我约束，强化自我管理，自觉净化“生活圈”、纯洁“娱乐圈”、慎对“交往圈”，做到重操守、慎交友、淡名利、高追求。要有拒腐防变的“定力”。定力不好，就会半途而废、前功尽弃。要耐得住寂寞、经得起诱惑、抗得住干扰，自觉加强党性修养，不断筑牢拒腐防变、永葆本色的思想根基，做到在金钱、美色面前给人生道路安一个“红绿灯”，给兴趣爱好上一把“看门锁”，给生活交往设一道“安全岗”，做到在日常小节上更加自律、在遵章守纪上更加自觉、在慎独慎微上更加自重，不以“他人不知”而放纵自己，不以“小节无碍”而原谅自己，不以“下不为例”而开脱自己，切实以党委机关的良好形象激励官兵、感召部队。

增强与时俱进的创新力。创新力是一种生命力，是时代精神的核心，是提升胜任本职工作能力的关键所在。主要体现在破除一切陈旧观念，突破思维定势羁绊，具备敢于创新、勇于创新、善于创新的能力。要更新观念。观念一变天地宽。要牢固树立“创新就是责任”、“创新就是能力”、“创新才能发展”的理念，勇于消除思想禁锢，转换思维方式，把知识优势转化为智力优势，把创新活力转化为发展动力，始终盯着部队建设面临的新环境、新形势和新任务思考问题，谋划建设。要超前谋划。凡事预则立，不预则废。要有洞察先机的战略考量、料事在先的前瞻眼光和提前研究谋划的工作习惯，多方向、多层次、多角度研究思考部队建设的重大现实问题，加强对武警部队核心军事能力、转变战斗力生成模式、建设现代化武警等重大问题研究，探索规律、制定措施、指导实践、推动工作。要改进方法。方法对头，事半功倍。要系统运用好统筹指导、依法指导、分类指导、层次指导、重点指导等方法，全盘考虑，统筹兼顾，巧妙穿插，有机结合，不断增强机关指导的针对性实效性，做到“宏观把方向、中观搞结合、微观盯末端”。要自觉在工作中用心体验，在体验中潜心思考，在思考中总结升华，在总结中强化能力，切实提升工作的质量效益。

多谢邀请。关于gym可参考我的知乎专栏帖子：强化学习实战 第一讲 gym学习及二次开发 - 知乎专栏。关注该专栏，可以学到很多强化学习的知识（理论知识和实践知识）。

下面正式回答你的问题：搞深度强化学习，训练环境的搭建是必须的，因为训练环境是测试算法，训练参数的基本平台（当然，也可以用实际的样机进行训练，但时间和代价是相当大的）。

现在大家用的最多的是openai的gym（ githubcom/openai/gym ），或者universe

(githubcom/openai/unive),。这两个平台非常好，是通用的平台，而且与tensorflow和Theano无缝连接，虽然目前只支持python语言，但相信在不久的将来也会支持其他语言。下面我根据自己的理解，讲下关于gym的一些事情。

Gym的原理是什么？它是新东西吗？

在我看来，gym并不是完全的新东西，它不过是用python语言写的仿真器。对于仿真器大家肯定并不陌生。学控制的人都用过或听过matlab的simulink，学机械的人应该用过动力学仿真软件adams，gym在本质上和simulink，adams没什么区别。

如果把Gym，simulink，adams等等这些仿真器去掉界面显示（如动画显示），剩下的本质不过是一组微分方程。所以Gym，simulink，adams等等一切仿真器的本质是微分方程。比如，运动学微分方程，动力学微分方程，控制方程等。Gym在构造环境时，主要的任务就是构建描述你模型的微分方程。

我们举例说明：

Gym中的CartPole环境是如何构建的：

下面的链接是gym中CartPole环境模型：

githubcom/openai/gym/b

在该环境模型中，最核心的函数是def _step(self, action)函数，该函数定义了CartPole的环境模型，而在该函数中最核心的代码如下：

图中方框中又是这段代码中最核心的地方，这两行代码便决定了CartPole的模型。简单的模型，通过手工推导便可完成。

那么对于复杂的模型，比如战斗机器人，各种大型游戏怎么办呢？

这就需要专门的多刚体仿真软件了，这些软件背后的核心技术都是物理引擎。大家可以搜下物理引擎这个词，游戏以及各种仿真软件都要用到物理引擎，用的多的而且开源的物理引擎有：ODE, Bullet, Havok, Physx等。原则上来说利用这些物理引擎都可以搭建训练环境。Gym在搭建机器人仿真环境用的是mujoco，ros里面的物理引擎是gazebo。

下面针对你的问题，逐条回答：

1 gym中CartPole, MountainCar这种环境的构建原理是怎样的？

答：这种简单的环境只需要手动推导便可写出动力学方程，然后可以人为编写环境模型。只是，gym中除了给出了动力学方程，还加入了界面程序，将结果更直观地显示出来。

2 gym中的环境源代码能不能查看和修改？

Gym是开源开发工具，所有代码都可查看和修改。可以模仿gym已有的例子自己创建环境。Gym创建环境很方便，只需要编写你的环境模型，并将你的环境模型注册到环境文件中即可，至于如何构建新的环境，请关注我的知乎专栏，我会在后面讲一讲。我的专栏中深入剖析了gym并给出了创建自己环境的实例，强化学习实战 第一讲 gym学习及二次开发 - 知乎专栏。

专业强化学习记录是一种记录强化学习算法实验数据的方式。强化学习是一种机器学习方法，它通过智能体从环境中不断地学习和试错，以最大化回报来实现目标。在记录强化学习数据时，需要记录每一步的状态、奖励、动作和其他相关信息，以便后续的数据分析和模型调整。专业的强化学习记录应该包括实验的设计、执行方法、结果、分析和结论等内容。通过记录和分析实验数据，可以极大提高强化学习算法的性能，使其更好地适应真实环境，并实现更好的结果。

1）策略：从环境感知到的状态到该状态下应该采取的行动映射。从心理学上，称为刺激——响应规则或称“联想”。为强化学习智能体的核心，一般具有概率性。

2）报酬函数：它用来定义强化学习问题的目标。粗略地说，该函数把从环境感知到的状态（即：（状态，行动）对）映射成一个数值化的“报酬”值，该报酬表示了从该状态所得到的期望程度。

3）价值函数：与某一时刻（或状态）意义上反应行动结果好坏的报酬函数相对应，价值函数则指定了最终什么是好的。粗略的说，所谓状态的“价值”是智能体以该状态为基点过渡到所期望的将来的过程中，所蓄积的报酬的总量。以“价值评价”为核心将是今后数十年强化学习研究中重中之重。

4）环境的模型：这是为模仿环境的举动而建立的。

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