Episodes（片段）
在强化学习中，一个episode是指智能体（Agent）与环境（Environment）之间一次完整的交互序列。这个序列从智能体开始观察环境状态开始，然后根据其策略选择一个动作并执行，环境会给出新的状态和奖励，这个过程会一直重复，直到达到某种终止状态，比如游戏结束、任务完成或达到预定的步数。每个episode都是独立的，结束后会重置环境并开始新的episode。
例如，在一个简单的迷宫游戏中，一个episode可能包括智能体从起点开始，经过一系列的移动，最终达到终点的整个过程。
Rollouts（模拟轨迹）
Rollouts通常指的是在执行策略梯度或其他基于模拟的强化学习方法时，智能体在环境中进行的一系列模拟交互步骤。这些步骤用于收集数据，以评估或改进当前的策略。一个rollout可以包含一个或多个完整的episodes，或者只是一个episode的一部分（在实际应用中，通常一个rollout只包含一个episode的数据）。
在训练过程中，我们可能会执行多个rollouts来收集足够的数据，以便更新智能体的策略。每个rollout都会根据当前的策略生成一组新的交互数据（状态、动作、奖励等），这些数据随后用于计算梯度并更新策略。
总结
Episodes是智能体与环境之间一次完整的交互过程。Rollouts是在训练过程中，智能体根据当前策略进行的一系列模拟交互步骤，用于收集数据和评估策略。一个rollout可以包含一个或多个episodes的数据。
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