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@@ -21,13 +21,18 @@ pip install pygame
 * 28页，第二个代码框第1行和倒数第1行：BespokeAgent → SimpleAgent
 * 28页，倒数第一段改为：SimpleAgent 类的 decide()方法用于决策，learn() 方法用于学习，该智能体不是强化学习智能体，不能学习，只能根据给定的数学表达式进行决策。
 * 29页，第一个代码框第1行：play_montecarlo → play
-* 29页，第二段第1行：play_montecarlo → play
+* 29页，第一个代码框第2行：初始化 → 初始值
+* 29页，第一个代码框第6行：显示图形界面，图形界面可以用 env.close() 语句关闭 → 显示图形界面
+* 29页，第二段改为：上面代码中的 play 函数可以让智能体和环境交互一个回合，该函数有 4 个参数。env 是环境类。agent 是智能体类。render 是 bool 型变量，其用于判断是否需要图形化显示。如果 render 为 True，则在交互过程中会调用 env.render() 以显示图形界面，通过调用 env.close() 可关闭图形界面。train 是 bool 型变量，其用于判断是否训练智能体，在训练过程中设置为 True，让智能体学习；在测试过程中设置为 False，让智能体保持不变。该函数的返回值 episode\_reward 是 float 型的数值，其表示智能体与环境交互一个回合的回合总奖励。
+* 29页，第三段：并在交互过程中进行图形化显示，可用 env.close()语句关闭图形界面 → 并显示图形界面
 * 29页，倒数第一个代码框的第1行改为：env.seed(3) # 设置随机种子，让结果可复现
 * 29页，倒数第一个代码框第2行：play_montecarlo → play
 * 29页，倒数第一个代码框的倒数第1行改为：此语句可关闭图形界面 → 关闭图形界面
+* 30页，第一段改为：为了评估智能体的性能，需要计算出连续交互 100 回合的平均回合奖励，代码如下。
 * 30页，第二个代码框第1行：play_montecarlo → play
 * 30页，第三个代码框：-102.61 → -106.63
-* 30页，第三段第2行：BespokeAgent → SimpleAgent
+* 30页，第三段改为：SimpleAgent 类对应策略的平均回合奖励在 $-$110 左右，而对于小车上山任务，只要连续 100 个回合的平均回合奖励大于 $-$110，就可以认为该任务被解决了。
+* 30页，第四段改为：测试智能体在 Gym 库中某个任务的性能时，出于习惯使然，学术界一般最关心 100 个回合的平均回合奖励。对于有些任务，还会指定一个参考的回合奖励值，当连续 100 个回合的奖励大于指定的值时，则认为该任务被解决了。而对于没有指定值的任务，就无所谓任务被解决了或没有被解决<sup>[6]</sup>。
 * 137页，第一段第1行：虽然式 (5.19) 看起来有点儿复杂，但实现起来是比较简单的 → 式 (5.19) 看起来复杂，但其实现比较简单
 * 156页，第二段第1行：第一个好处是，→ 第一个好处是提高采样效率。
 * 156页，第二段第6行：第二个好处是，→ 第二个好处是增加样本多样性。