1、强化学习
FlexSim V2022.0 引入了一种新的强化学习工具。它结合了使用 FlexSim 模型作为训练和评估强化学习算法的环境所需的界面、文件和文档。
该工具的核心是提供强化学习算法与 FlexSim 通信所需的功能。您会发现一个简单而强大的界面，用于训练算法和在真实的生产环境中使用 AI 训练的模型。轻松设置您的观察和行动空间、添加奖励函数并指定决策事件。强化学习工具甚至足够灵活，能够与您喜欢的任何机器学习环境进行交互。
当您准备好开始强化学习时，FlexSim 文档中有完整的教程。您将设置一个预先构建的算法，该算法将学习在确定下一个要提取的项目时最大限度地减少转换时间。完成示例后，您将拥有一个经过训练的强化学习模型——并且您将能够在模拟环境中评估 AI 的决策，甚至可以使用经过训练的 AI 进行预测。
2、实验器
实验器在FlexSim V2022.0中获得了重大的更新和改进:
(1)实验器结果数据库文件
现在，所有实验结果数据都保存在一个Sqlite数据库文件中，默认情况下，该文件与模型文件具有相同的名称，并保存在相同的目录中。与之前的FlexSim版本相比，它具有两个优势:
①这个文件不使用RAM来存储实验结果，所以你可以在不消耗系统资源的情况下运行有许多方案和许多重复的实验。
②所有的实验数据都存储在硬盘上的这个单独的数据库文件中，这意味着模型文件本身会更小。
(2)实验工作
之前的“方案”选项卡已经被重新设计，并重新命名为“工作”(这也是FlexSim中讨论模拟实验时使用的新术语)。只需单击绿色加号就可以向模型添加一个新的工作。每个工作代表组成实验的参数和方案，无论它是普通的模拟实验还是使用OptQuest插件的优化实验。
单独的优化器选项卡不再必要，并已删除。这种更新还意味着您可以在单个模型中拥有多个实验(工作)。
(3)控制重复
当您更改一个“工作“时，“运行”选项卡将更新，以显示组成工作的方案和重复。每个方案和重复都有一个唯一标识符。这些独特的标识符为您的实验带来几个方便的新功能:
①不再需要在每次更改实验时重新运行每次重复。如果您添加更多的方案和重复，它们将作为“建议的”重复与已经完成的重复添加在一起，并将在下一批中完成。
②可以从单次重复中删除数据，并重新运行该重复。
最后，当鼠标悬停在每个特定的重复处时能发现有一个测试试管按钮。单击此按钮，您就可以将来自该特定方案和重复的参数应用到模型。
(4)其他实验器特性
①批量实验：FlexSim现在支持一次点击运行多个工作。您可以选择尽可能多的工作，并让它们作为一批按照顺序运行。
②轻松提取状态文件：如果你选择在每次重复后保存一个状态文件(一个在“高级”选项卡中可以找到的选项)，这些状态将保存在结果数据库文件里。您可以很容易地从性能指标结果的新选项卡中访问和提取这些文件。

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