强化学习工具箱的功能，一个应用程序和一个Simulink平台，用于强化学习的算法，包括DQN、PPO、SAC和DDPG。Estas políticas se pueden emplear para implementar controladores y algoritmos de toma de dedecisiones para aplicaciones compleejas，tales como asignacioón de recursios，robótica y sistemas autónomos。

Esta toolbox允许在MATLAB和Simulink中代表神经网络的深度和表格的策略和功能，以及内部模型的媒体交互。在工具箱中评估强化学习的算法——单智能体和多智能体的建议。普埃德试验了hiperparámetros的配置，监督了企业的发展，同时代理也参与了形式互动和形式应用程序的开发。Para mejorar el-rendimiento del entranamiento，se-pueden ejecutar simulaciones en parallelo en varias CPU，GPU，clusters de PC，y la nube（con Parallel Computing Toolbox y MATLAB Parallel Server）。

Mediante el formato de modelos ONNX™，se-pueden importar políticas existentes desde marcos de Deep Learning tales como TensorFlow™Keras y PyTorch（con Deep Learning Toolbox）。Puede通用código c，c++y CUDA^®优化GPU y微控制器中的并行处理策略。Los ejemplos de referencia de esta toolbox le ayudarán a iniciar sus proyectos公司。