为虚拟环境模型添加不确定性估计

[SongyiGao]

功能描述

当前，REVIVE SDK 的虚拟环境模型能够有效地模拟业务场景中的状态转移关系，并支持策略训练。然而，在实际使用过程中，虚拟环境模型在进行预测时缺乏不确定性估计。这使得用户在依赖模型输出进行决策时，无法准确评估预测结果的可信度和潜在风险。

建议的改进

希望在 REVIVE SDK 的虚拟环境模型中集成不确定性估计功能。具体来说，模型在进行状态转移预测时，能够输出相应的不确定性指标，如置信区间、方差或其他统计量。这些不确定性估计可以帮助用户更好地理解模型预测的可靠性，并在策略训练和决策制定过程中进行更加稳健的优化。

预期的好处

• 增强决策可靠性：通过了解预测的不确定性，用户可以在决策过程中考虑风险因素，提高策略的稳健性。
• 优化策略训练：在策略训练阶段，不确定性信息可以用于调整奖励函数或策略更新规则，使得策略更具适应性。
• 提升用户信任度：提供不确定性估计能够增加用户对虚拟环境模型的信任，促进更广泛的应用。
• 风险管理：在涉及高风险领域，不确定性估计可用于提前识别潜在问题，进行风险预警。

实现建议

• 模型架构调整：采用能够输出不确定性估计的神经网络架构，例如贝叶斯神经网络或使用蒙特卡洛方法进行不确定性量化。
• 数据处理：在训练过程中引入不确定性相关的损失函数，确保模型能够学习到有效的不确定性信息。
• 接口扩展：在 REVIVE SDK 的 API 中增加相关接口，使用户能够方便地获取和使用不确定性估计结果。
• 文档更新：提供详细的使用说明和示例，指导用户如何在实际应用中利用不确定性估计进行决策优化。

额外信息

在当前的 REVIVE SDK 文档中，虽然详细介绍了虚拟环境训练和策略训练的流程，但尚未涵盖不确定性估计的相关内容。集成此功能不仅能提升 SDK 的功能性，还能进一步拓宽其应用范围，满足更多复杂业务场景的需求。

感谢开发团队对 REVIVE SDK 的持续改进和优化！