摘要：

本文将介绍如何利用MATLAB结合OpenAI Gym环境轻松训练强化学习模型。首先，我们将给读者提供关于OpenAI Gym和其在强化学习中的利用的背景信息，引发读者的兴趣。然后，我们将介绍安装和配置OpenAI Gym环境的步骤。接下来，我们将详细论述怎样使用OpenAI Gym进行强化学习训练，包括选择环境、提取状态、定义动作空间和构建强化学习模型等。另外，我们还会介绍怎样使用可自定义的画图库进行环境显示，并提供效果评估和提高的方法。最后，我们将得出结论，总结MATLAB结合OpenAI Gym环境训练强化学习模型的优势和利用前景。

1. 介绍OpenAI Gym和其在强化学习中的利用：

OpenAI Gym是一个开放训练平台，为开发者提供摹拟的训练环境，以研究和开发强化学习算法。它提供了丰富的玩具游戏环境，可以轻松构建、测试和调优自己的算法模型。

2. 安装和配置OpenAI Gym环境：

要使用OpenAI Gym，首先需要在Python环境中安装OpenAI Gym库。可使用以下命令在终端中安装：

pip install gym

3. 使用OpenAI Gym进行强化学习训练：

开始使用OpenAI Gym进行强化学习训练之前，需要选择合适的环境，比如CartPole-v1，作为训练任务。然后，需要提取环境的状态，定义动作空间，并构建相应的强化学习模型。在训练进程中，可使用诸如Q-Learning、Deep Q-Network等训练算法进行训练。根据环境的积极或消极的嘉奖，优化模型的策略，以取得更好的训练效果。

4. 使用可自定义的画图库进行环境显示：

OpenAI Gym底层使用的是pyglet库进行绘图，不太方便自定义。但可以参考OpenAI Baselines提供的实现方式，通过自定义的方法实现环境的实时显示。

5. 效果评估与提高：

在训练进程中，可以对模型的效果进行评估，比如计算平均分数等指标。为了提高训练效果，可以采取贪心策略，即每次移动小车时，选择具有最大嘉奖的动作进行移动。另外，在过度拟合阶段，当选择最好平均分数时，应停止训练以免过拟合问题。

6. 结论：

利用MATLAB结合OpenAI Gym环境进行强化学习模型训练既简单又方便。OpenAI Gym提供了丰富的训练环境和算法，使开发者能够更方便地进行强化学习研究和实践。通过不断优化模型和算法，我们可以取得更好的训练效果和利用性能。