Некоторые другие ответы в этой таблице зависят от того, как определена проблемная среда. Например, в ней задача медицинского диагноза определена как од-ноагентная, поскольку сам процесс развития заболевания у пациента нецелесообразно моделировать в качестве агента, но системе медицинской диагностики иногда приходится сталкиваться с пациентами, не желающими принимать ее рекомендации, и со скептически настроенным персоналом, поэтому ее среда может иметь мультиагентный аспект. Кроме того, медицинская диагностика является эпизодической, если она рассматривается как задача выбора диагноза на основе анализа перечня симптомов, но эта проблема становится последовательной, если решаемая при этом задача может включать выработку рекомендаций по выполнению ряда лабораторных исследований, оценку прогресса в ходе лечения и т.д. К тому же многие варианты среды являются эпизодическими на более высоких уровнях по сравнению с отдельными действиями агента. Например, шахматный турнир состоит из ряда игр; каждая игра является эпизодом, поскольку (вообще говоря) от ходов, сделанных в предыдущей игре, не зависит то, как повлияют на общую производительность агента ходы, сделанные им в текущей игре. С другой стороны, принятие решений в одной и той же игре, безусловно, происходит последовательно.

Репозитарий кода, который относится к данной книге (aima. cs. berkeley. edu), включает реализации многих вариантов среды, наряду с имитатором среды общего назначения, который помещает одного или нескольких агентов в моделируемую среду, наблюдает за их поведением в течение определенного времени и оценивает их действия в соответствии с заданными показателями производительности. Такие эксперименты часто выполняются применительно не к одному варианту среды, а ко многим вариантам, сформированным на основе некоторого класса вариантов среды. Например, чтобы оценить действия водителя такси в моделируемой ситуации дорожного движения, может потребоваться провести много сеансов моделирования с различными условиями трафика, освещения и погоды. Если бы мы спроектировали этого агента для одного сценария, то могли бы лучше воспользоваться специфическими свойствами данного конкретного случая, но не имели бы возможности определить приемлемый проект решения задачи автоматизированного вождения в целом. По этой причине репозитарий кода включает также генератор вариантов среды для каждого класса вариантов среды; этот генератор выбирает определенные варианты среды (с некоторой вероятностью), в которых выполняется проверка агента. Например, генератор вариантов среды пылесоса инициализирует случайным образом такие исходные данные, как распределение мусора и местонахождение агента. Дело в том, что наибольший интерес представляет то, какую среднюю производительность будет иметь данный конкретный агент в некотором классе вариантов среды. Рациональный агент для определенного класса вариантов среды максимизирует свою среднюю производительность. Процесс разработки класса вариантов среды и оценки в них различных агентов иллюстрируется в упр. 2.7—2.12.