تم تكليفك بتنفيذ خوارزمية التعلم المعزز باستخدام TensorFlow ومكتبة OpenAI Gym. لتحقيق ذلك، تحتاج إلى إنشاء مخزن مؤقت لإعادة التشغيل باستخدام فئة `SimpleReplayBuffer` المتوفرة.

مخزن إعادة التشغيل المؤقت عبارة عن بنية بيانات تستخدم في خوارزميات التعلم المعزز لتخزين مجموعات الخبرة وأخذ عينات منها. تتكون كل مجموعة تجربة عادةً من حالة وإجراء ومكافأة والحالة التالية الناتجة. الغرض من المخزن المؤقت لإعادة التشغيل هو تخزين مجموعات الخبرة هذه بحيث يمكن أخذ عينات منها بشكل عشوائي أثناء التدريب.

هدفك هو إنشاء فئة Python ترث من `SimpleReplayBuffer` وتوسع وظائفها.

**توقيع الفصل:**
```بيثون
فئة CustomReplayBuffer (SimpleReplayBuffer):
    تعريف __init__(الذات، السعة: int):
        يمر
    
    def add_experience(self, experience: Tuple):
        يمر
    
    def Sample_batch(self, Batch_size: int) -> Tuple:
        يمر
```

**قيود:**
1. تمثل المعلمة "capacity" الحد الأقصى لعدد مجموعات الخبرة التي يمكن لمخزن إعادة التشغيل المؤقت تخزينها.
2. معلمة "التجربة" في طريقة "add_experience" عبارة عن صف يحتوي على الحالة والإجراء والمكافأة والحالة التالية (بهذا الترتيب).
3. يجب أن يُرجع الأسلوب `sample_batch` صفًا يحتوي على أربع قوائم: الحالات، والإجراءات، والمكافآت، والحالات التالية. يجب أن يكون طول كل قائمة مساويًا لـ "حجم_الدفعة".
4. إذا كان عدد مجموعات التجربة المخزنة أقل من "حجم الدفعة"، فيجب أن تُرجع طريقة "عينة_الدفعة" "لا شيء".

يمكنك افتراض أن فئة `SimpleReplayBuffer` المتوفرة لها الطرق التالية:
- `__init__(الذات، السعة: int)`
- `add_sample(self, Sample: Tuple)`
- `random_batch(self, Batch_size: int) -> List[Tuple]`
{"source": "argilla/DistiCoder-dpo-binarized", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}