برای این پروژه، ما به دنبال حل یک مشکل رایج در نصب و راهاندازی محیط (environment) برای اجرای یک مدل یادگیری تقویتی به نام DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) هستیم. DDPG یک الگوریتم یادگیری تقویتی است که برای حل مسائل با فضای عمل پیوسته طراحی شده است. این مدل از ترکیبی از شبکههای عصبی برای تخمین گرادیان سیاست به صورت مستقیم و بهینهسازی سیاست استفاده میکند. با این حال، نصب و راهاندازی محیط مناسب برای اجرای DDPG میتواند به دلیل وابستگیهای نرمافزاری مختلف و تنظیمات خاص پیکربندی، چالشبرانگیز باشد.