Чтобы настроить моделирование агента в приложении Arminitation Learning Designer, укажите параметры моделирования на вкладке «Моделирование».
На вкладке Моделирование (Simulate) можно задать следующие основные параметры моделирования.
| Выбор | Описание |
|---|---|
| Количество эпизодов | Количество эпизодов для моделирования агента, указанное как положительное целое число. В начале каждого эпизода моделирования приложение сбрасывает среду. |
| Максимальная длина эпизода | Количество шагов для выполнения моделирования, указанное как положительное целое число. Как правило, условия завершения эпизода определяются в среде. Это значение является максимальным количеством шагов для выполнения в моделировании, если эти условия завершения не выполняются. |
| Остановка при ошибке | Выберите этот параметр, чтобы остановить моделирование при возникновении ошибки во время эпизода. |
Чтобы смоделировать агента с помощью параллельных вычислений, на вкладке Смоделировать (Simulate) щелкните значок. 
Для моделирования агентов, использующих параллельные вычисления, требуется программное обеспечение Parallel Computing Toolbox™. Дополнительные сведения см. в разделе Обучение агентов с помощью параллельных вычислений и графических процессоров.
Чтобы задать параметры параллельного моделирования, выберите «Использовать параллельное» > «Параметры параллельного обучения».
В диалоговом окне «Параметры параллельного моделирования» можно задать следующие параметры обучения.
| Выбор | Описание |
|---|---|
| Передача переменных рабочей области работникам | Выберите этот параметр для отправки переменных модели и рабочей области параллельным работникам. При выборе этой опции хост отправляет рабочим переменные, используемые в моделях и определенные в рабочей области MATLAB ®. |
| Случайное семя для работников | Инициализация рандомизатора для работников, указанная как одно из следующих значений.
|
| Файлы для присоединения к параллельному пулу | Дополнительные файлы для присоединения к параллельному пулу. Укажите имена файлов в текущей рабочей папке с одним именем в каждой строке. |
| Функция настройки работника | Функция для запуска перед запуском моделирования, заданная как имя функции, не имеющей входных аргументов. Эта функция выполняется один раз для каждого работника перед началом моделирования. Запишите эту функцию для выполнения любой обработки, необходимой перед обучением. |
| Функция очистки работника | Функция, запускаемая после завершения моделирования, указывается как имя функции, не имеющей входных аргументов. Эту функцию можно записать для очистки рабочей области или выполнения другой обработки после завершения обучения. |
На следующем рисунке показан пример конфигурации параллельного обучения для следующих файлов и функций.
Файл данных, подключенный к параллельному пулу - workerData.mat
Функция настройки работника - mySetup.m
Функция очистки работника - myCleanup.m
