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RobotApp 是一个基于 Python 和 Tkinter 的交互式强化学习（Reinforcement Learning, RL）模拟器，集成了 GridWorld 环境和 QAgent 智能体，支持 Q-learning、SARSA 和 SARSA(λ) 算法。本博客将详细解析 robot_app.py 的功能、架构和使用方法，展示其如何通过直观的 GUI 界面帮助用户学习、实验和可视化强化学习过程。

项目背景

强化学习是机器学习的一个分支，智能体通过与环境交互，基于奖励信号优化策略。RobotApp 提供了一个用户友好的平台，让用户无需深入编程即可：

• 配置和修改二维网格世界（GridWorld）环境。

• 训练和测试强化学习算法（QAgent）。

• 实时可视化智能体的学习过程和策略。

该应用适用于 RL 初学者、教育场景以及研究人员快速原型化实验。

RobotApp 核心功能

1. 交互式环境编辑

用户可以通过 GUI 或鼠标点击直接编辑 GridWorld 环境：

• 网格设置：调整网格大小、添加障碍物、泥潭、起点、目标。