Otros entornos más complejos pueden verse en [Hernandez-Orallo 2010b]. De hecho, con un poco de paciencia, cualquier tipo de juego o tarea que conocemos puede ser simulado utilizando esta clase de entorno, como vemos con el tres en raya en [Hernandez-Orallo 2010b]. 

## 3.6.4. **Propiedades**

En esta sección, analizamos si la clase de entorno anterior es sensible a las recompensas (el agente puede realizar acciones de forma que pueden afectar a las recompensas), y también es balanceado (un agente aleatorio tendrá una recompensa acumulada esperada igual a 0). Para la definición formal de estas propiedades, véase 
[Hernandez-Orallo & Dowe 2010]. Para las pruebas de las siguientes proposiciones véase [Hernandez-Orallo 2010b]. 

Proposición 0.1 *Λ es sensible a las recompensas.* Proposición 0.2 *Λ está balanceado.* Las proposiciones previas muestran que los entornos siguen los requisitos de un test anytime [Hernandez-Orallo & Dowe 2010]. 

## 3.6.5. **Codificación Y Generación Del Entorno**

Finalmente, para construir un test, necesitamos generar los entornos automáticamente y calcular su complejidad. Para generar un entorno, necesitamos generar el espacio (constantes y topología) y el comportamiento de todos los objetos (excepto π**). La primera idea puede ser usar una gramática generativa, como de** costumbre. Sin embargo, podemos elegir una gramática generativa que no sea universal pero que solo genere espacios válidos. Esto es un error. Con una gramática generativa nouniversal podría ocurrir que la complejidad de un espacio con 100 celdas idénticas pueda ser 100 veces la complejidad de un espacio con una celda. Pero esto va completamente en contra de la complejidad de Kolmogorov y el ordenamiento de los entornos que estamos buscando. En lugar de esto, usaremos gramáticas generativas universales, en concreto algoritmos de Markov. 

## Codificando Y Generando Espacios

Primero codificamos el número de acciones na **utilizando cualquier codificación** 
estándar para los número naturales (p. ej. la función *log** **en [Rissanen 1983] [Wallace** 
2005]). El grafo del espacio está definido por un algoritmo de Markov sin restricciones en su definición, pero con la siguiente post-condición. El espacio generado tiene que definirse por una cadena como sigue (utilizamos una notación en lenguaje regular) 