这段代码实现了一个用于 GreenLight 温室环境 的奖励模块，定义了多种奖励计算方式，用于强化学习（RL）算法的训练和优化。奖励模块的核心功能是根据温室的状态（如温度、湿度、CO2 浓度等）和控制输入（如加热、通风、CO2 供应等）计算奖励值。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个类组成：BaseReward 类:这是奖励模块…

这段代码定义了一个用于管理观测值（observations）的模块，主要用于从 GreenLight 模型 和 气象数据 中提取观测值，并将它们组合成一个统一的观测空间。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个类组成：Observations 类:这是一个基类，定义了观测值的基本接口和属性。包含观测值的数量（Nobs）、上下界（low…

这段代码实现了一个基于 GreenLight 模型 的温室环境模拟器，用于强化学习（RL）算法的训练和测试。GreenLight 是一个温室气候控制模型，通过控制加热、通风、CO2 供应等设备来优化温室内的气候条件，从而提高作物产量和资源利用效率。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：GreenLightEnv 类:这是温…