仿真通过创建受控环境在强化学习 (RL) 中起着关键作用，代理可以在其中学习并提高其决策技能。在RL中，代理通过与环境交互来学习，以最大化奖励信号。然而，现实世界的环境可能是复杂的，昂贵的，甚至是危险的培训。因此，仿真提供了一种实用的解决方案，允许代理在没有相关风险的情况下探索众多场景。例如，在现实环境中训练自动驾驶汽车充满了挑战; 使用模拟环境使车辆能够学习如何安全有效地导航各种情况。
此外，仿真允许快速收集数据，这对于训练RL模型至关重要。在传统的学习方法中，获得经验通常需要大量的时间。相比之下，模拟可以在短时间内产生大量的经验。这在动态可能发生变化或演变的环境中特别有用，因为可以根据来自仿真的更新数据重新训练代理，而不会影响现实世界。例如，经过训练以对对象进行分类的机器人可以在模拟中尝试不同的策略，以在工厂部署之前提高其效率。
最后，仿真还可以在不受物理系统约束的情况下进行超参数调整和实验。开发人员可以测试各种算法、奖励结构和学习率，以确定最有效的配置。例如，在游戏AI环境中，开发人员可能会在模拟游戏环境中调整代理的探索策略，以找到最佳的获胜策略。这种灵活性允许开发人员有效地微调他们的方法，并在最终部署到实际应用程序中时产生性能更好的代理。