在机器人抓取任务中，智能体即为机器人控制系统，环境是包含目标工件的工作台，状态可以包括机器人的关节角度、末端执行器的位姿、以及通过视觉传感器获取的工件图像信息等。通过不断尝试，机器人学习最大化累积奖励，从而逐渐掌握高效的抓取策略。传统上，机器人的抓取策略依赖于精确的预设编程，但在面对工件尺寸、形状、姿态的多样性以及环境的不确定性时，其灵活性与鲁棒性往往不足。通过在高度逼真的物理仿真环境中进行大规模

Linux内核调度器是操作系统核心组件，负责决定哪个进程在何时使用CPU。其设计目标是在公平性和效率之间取得平衡，同时满足从交互式桌面应用到高性能计算和实时任务等多种工作负载的需求。现代Linux内核采用了一种模块化的调度架构，核心是“完全公平调度器”（CFS）来处理普通任务，并为实时任务提供了独立的调度类。这两种调度类共同协作，构成了Linux强大而灵活的进程调度系统。Linux内核调度器通过C