讲一下这段代码的含义# 选择试探性的初始状态动作 action = random.randint(0, 1) # 生成（采样）幕 done = False while not done: # 驱动环境的物理引擎得到下一个状态、回报以及该幕是否结束标志 next_state, reward, done, info = env.step(action) # 对幕进行采样并记录 episode.append((state, action, reward)) # 更新状态 state = next_state # 根据当前状态获得策略下的下一动作 action = policy[state]

这段代码是一个强化学习的基本框架。首先，在这个代码中通过 random.randint(0, 1) 随机地选择了一个初始动作。然后，在 while 循环中，通过调用环境的物理引擎来得到下一个状态、回报以及该幕是否结束的标志。接着，将当前状态、动作和回报存储到 episode 中。然后，更新状态为下一个状态，并使用当前策略获得下一步的动作。最后，当该幕结束时，循环结束并返回 episode 变量。这个代码中的 policy 变量是一个状态到动作的映射，在强化学习中，它是学习得到的。