模拟在强化学习 (RL) 中发挥着关键作用，它提供了一个受控且高效的环境来训练智能体。在强化学习中，智能体通过与环境交互并接收奖励反馈来学习做出决策。现实世界的训练可能代价高昂、有风险或不切实际——例如，训练机器人行走可能涉及物理损坏，或者训练自动驾驶汽车可能会带来安全风险。模拟通过以数字方式建模环境来解决这些挑战，从而实现安全、可重复和可扩展的实验。例如，OpenAI Gym 或 Unity ML-Agents 等工具可以模拟从简单的网格世界到复杂的基于物理的场景的各种环境，从而使开发人员可以快速迭代，而无需现实世界的约束。
模拟还可以通过实现并行化和快速数据生成来加速学习。在强化学习中，智能体通常需要数百万次交互才能学习有效的策略，这在现实世界中会花费过多的时间。模拟环境可以比实时运行更快，并根据需要生成各种场景。例如，用于训练仓库机器人的模拟可以改变物体放置、光照条件或机械故障，以提高智能体的鲁棒性。NVIDIA Isaac Sim 或 PyBullet 等框架允许开发人员跨数百个模拟实例并行化训练，从而大大缩短训练时间。这种可扩展性对于无人机导航等复杂任务尤其有价值，因为现实世界的测试将是资源密集型且缓慢的。
此外，模拟还有助于调试和验证。由于强化学习智能体通常表现出意想不到的行为，因此开发人员可以检查模拟环境的各个方面来诊断问题。例如，如果 CARLA（一种流行的自动驾驶模拟器）中的自动驾驶汽车智能体在十字路口发生碰撞，工程师可以重播该场景，调整交通密度或传感器噪声等变量，然后重新训练该智能体。模拟还允许进行受控的压力测试——例如模拟罕见的天气条件——以确保策略可以推广到训练数据之外。这种在模拟中进行训练、测试和改进的迭代过程创建了一个反馈循环，这对于在将可靠的强化学习系统部署到现实世界之前至关重要。