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chapter_reinforcement_learning/distributed_node_rl.md
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@@ -20,7 +20,7 @@
以上是两个著名的分布式强化学习算法A3C和IMPALA，最近研究中还有许多其他成果，如SEED :cite:`espeholt2019seed`、Ape-X :cite:`horgan2018distributed`等都对分布式强化学习有更好的效果，我们不再做过多介绍。下面我们将讨论几个典型的分布式强化学习算法库。
![RLlib系统架构](../img/ch12/ch12-rllib-arch.png)
![RLlib系统架构](../img/ch12/ch12-rllib-arch.svg)
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Ray :cite:`moritz2018ray`是由伯克利大学几名研究人员发起的一个分布式计算框架，基于Ray之上构建了一个专门针对强化学习的系统RLlib :cite:`liang2017ray`。RLlib是一个面向工业级应用的开源强化学习框架，同时包含了强化学习的算法库，它对非强化学习专家使用也很方便。
![RLlib分布式训练](../img/ch12/ch12-rllib-distributed.png)
![RLlib分布式训练](../img/ch12/ch12-rllib-distributed.svg)
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