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mbrl is a toolbox for facilitating development of Model-Based Reinforcement Learning algorithms. It provides easily interchangeable modeling and planning components, and a set of utility functions that allow writing model-based RL algorithms with only a few lines of code.

为了解决无模型强化学习中的这一数据效率低下的问题，人们开始转向基于模型强化学习（Model-Based Reinforcement Learning，MBRL）的方法。 MBRL的基本思想在于首先建立一个环境的动态模型，然后在建立的环境模型中训练智能体的行动策略，通过这种方式，实现数据 ...

2022年7月19日 · 为了简便，我们本章中将Model-Based RL简称为MBRL，将Model-Free RL简称为MFRL。 我们说过，强化学习根据是否为环境建模可以分为两大类，Model-Free算法和Model-Based算法。 此外，我们前面曾说过，强化学习算法有两大类基本思想，基于价值（如DQN）与基于策略（如VPG、AC、PPO）。 因此，有的材料中会将Model-Based与这两大思路放在并列的位 …

2023年2月13日 · 基于模型与无模型强化学习的对比：无模型强化学习直接从与环境的交互中学习策略，而mbrl在学习策略之前构建环境的模型。 MBRL 利用该 模型 来预测未来状态和奖励，这样的机制使其能够利用历史数据和一般性先验知识，...

2025年2月2日 · mbrl 算法的核心思想是，通过学习环境的 动态模型 和奖励函数，利用这些模型进行规划和决策，从而提高样本效率。 与 Model-Free RL 直接学习策略或价值函数不同， MBRL 首先学习环境的内在模型，然后利用这个模型来指导策略的学习和执行 。

2025年1月4日 · Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) 是一种强化学习方法，与无模型强化学习（Model-Free RL）不同，它假设智能体可以了解或学习环境的模型，通过该模型对环境的行为进行预测，并使用预测结果进行决策和优化。这种方法在需要高效率的学习场景中非常重 …

2019年7月3日 · Beyond cataloguing performance, we explore and unify the underlying algorithmic differences across MBRL algorithms. We characterize three key research challenges for future MBRL research: the dynamics bottleneck, the planning horizon dilemma, and the early-termination dilemma.

2024年6月8日 · MBRL-Lib是一个专为简化模型驱动的强化学习算法开发而生的工具箱。 它提供了即插即用的建模与规划组件，以及一系列便捷函数，使得仅需几行代码就能实现MBRL算法的编写。

我们说过，强化学习算法可以根据是否为环境建模分为两大领域，mfrl与mbrl，一般认为这是强化学习算法最大、最基础的分类方式。 由于MFRL已经发展得比较成熟、适合于更通用的问题，所以在本书中我们的重点是MFRL。