在强化学习中，"环境建模"是指对智能体与其所处环境之间的相互作用进行建模和描述的过程。强化学习的目标是使智能体通过与环境的交互，学会通过采取不同的行动来最大化它获得的累计奖励。

  环境建模包括以下几个方面：

  1. 状态空间建模：环境建模通常涉及对状态空间进行建模，即对环境可能出现的所有状态进行描述和表示。状态可以是任意类型的，可以是离散的或连续的。

  2. 动作空间建模：环境建模还需要对可能的动作空间进行建模。动作是智能体在某个状态下可以采取的行动，可以是离散的或连续的。

  3. 奖励函数建模：奖励函数是环境中针对智能体采取某个动作而给出的反馈信号，用于指导智能体的行为。在环境建模中，需要对奖励函数进行建模，并定义智能体应该如何解读不同奖励的含义。

  4. 系统动力学建模：在强化学习中，智能体与环境的交互通常是基于系统动力学的。环境建模需要对环境的动态响应进行建模，即给定一个状态和动作，预测下一个状态和智能体接收的奖励。

  在环境建模的过程中，可以使用一些数学方法和技术，如马尔可夫决策过程（MDP）、部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）等来描述环境的特征和性质。通过建立准确和有效的环境模型，智能体可以更好地理解环境的特性，进行合理的决策和行动选择。