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基于MATLAB的TD算法在强化学习中的实现

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简介：
本研究探讨了在MATLAB环境下利用TD（时差）算法进行强化学习模型构建与应用的方法，旨在通过具体实例展示该方法的有效性。 MATLAB例程实现强化学习中的TD算法，为学习者提供帮助。

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  • 基于MATLAB的TD算法在强化学习中的实现
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    本研究探讨了在MATLAB环境下利用TD（时差）算法进行强化学习模型构建与应用的方法，旨在通过具体实例展示该方法的有效性。 MATLAB例程实现强化学习中的TD算法，为学习者提供帮助。
     
  • 基于Python的蒙特卡洛算法在强化学习中的实现
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    本研究探讨了利用Python语言实现蒙特卡洛算法于强化学习领域的应用。通过模拟试验展示了该方法的有效性和灵活性。 强化学习算法中的蒙特卡洛方法可以通过Python实现。这种方法利用了随机抽样来解决优化问题，并在强化学习领域有着广泛的应用。蒙特卡洛方法通过模拟各种可能的事件，根据概率分布进行采样，从而估算出策略的价值函数，进而指导智能体做出决策。
     
  • Python中强化学习算法的实现
    优质
    本项目旨在通过Python语言实现多种经典强化学习算法，并应用到实际问题求解中，以验证其有效性和实用性。 这个库提供了代码和练习，并包含了一些受欢迎的强化学习算法的解决方案。
     
  • 基于Keras的REINFORCE算法实现（强化学习）
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    本项目利用Keras框架实现了REINFORCE算法，并应用于强化学习场景中，展示了如何通过代码实践来解决智能体决策问题。 使用Keras实现REINFORCE算法的强化学习：Policy Gradient最小化实现 这是一个基于随机策略梯度算法在Keras中的简单实现。 Pong Agent示例显示，在大约8000集之后，该代理获得胜利的频率有所增加。下面是得分图。
     
  • 基于Python的强化学习Actor-Critic算法实现
    优质
    本项目采用Python语言实现了经典的强化学习Actor-Critic算法，通过智能体与环境的交互学习最优策略，适用于解决多种决策问题。 基于Python的强化学习actor-critic算法实现。
     
  • 在Simulink或MATLAB中实现DDPG算法及基于强化学习的自适应PID控制...
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    本文探讨了如何在Simulink和MATLAB环境中实现DDPG算法，并应用于基于强化学习的自适应PID控制系统，以提升系统的动态响应与稳定性。 强化学习算法及其应用在Simulink或MATLAB中的实现包括DDPG（深度确定性策略梯度）算法、基于强化学习的自适应PID控制以及模型预测控制(MPC)等。具体地，可以探讨以下几方面的定制化算法定制： 1. 将强化学习DDPG与传统的MPC(模型预测控制)，鲁棒控制和PID控制器结合使用。 2. 利用DDPG算法实现机械臂的轨迹跟踪控制。 3. 开发基于强化学习的自适应控制系统，以提高系统的灵活性和响应性。 4. 实现基于强化学习技术对倒立摆系统进行优化控制。 这些研究方向不仅能够利用Reinforcement Learning工具箱提供的功能来简化开发流程，同时还能探索如何将最新的机器学习理论应用于实际工程问题中。
     
  • 基于MATLAB的动态规划算法在强化学习中的演示程序
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    本程序利用MATLAB实现动态规划算法在强化学习环境下的应用演示，旨在通过具体案例展示策略迭代与价值迭代方法求解马尔科夫决策过程（MDP）的过程。 文件主要内容是用Matlab实现的强化学习动态规划算法。适用人群为初学者。
     
  • 基于PyTorch的在线强化学习11种常用算法代码实现
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    本项目提供了基于PyTorch框架下多种在线强化学习算法的完整实现代码，包括但不限于DQN、DDPG等十一种经典模型。每种算法都经过详细设计与调试，可直接应用于实际问题解决中。 这个资源包含了一个使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，并且可以单独运行以测试其在不同环境中的性能。以下是该资源中包括的具体算法： 1. Q-learning 2. SARSA 3. DQN (Deep Q-Network) 4. Double-DQN 5. Dueling-DQN 6. PG (Policy Gradient) 7. AC (Actor-Critic) 8. PPO (Proximal Policy Optimization) 9. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 10. TD3 (Twin Delayed DDPG) 11. SAC (Soft Actor-Critic)
     
  • 基于强化学习的倒立摆控制系统在MATLAB中的实现.zip
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    本项目通过MATLAB平台实现了基于强化学习算法的倒立摆控制系统的仿真。采用强化学习方法优化倒立摆动态平衡控制策略，验证了该方法的有效性与稳定性。 本段落提出了一种基于强化学习的数据驱动算法，用于处理模型未知但数据可用的复杂非线性偏微分系统，并从中学习优化策略以实现系统的控制目标。首先通过建立倒立摆的数学模型来生成输入输出数据，然后在不依赖于具体数学模型的情况下，仅利用这些输入输出数据对倒立摆进行有效控制。
     
  • 贝叶斯Q学习：基于Bayesian Q Learning的强化学习算法实现
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    本项目致力于实现和研究贝叶斯Q学习算法，一种结合了概率模型与强化学习机制的方法，旨在探索不确定环境下的最优决策策略。通过Python等编程语言构建模拟实验，验证该算法在不同场景中的应用效果及优势。 贝叶斯Q学习是一种基于概率的强化学习（RL）算法实现方法。它通过使用贝叶斯统计来更新动作价值函数的估计，从而在不确定环境中做出决策。这种方法能够有效地处理环境中的不确定性，并且可以逐步减少对初始假设的依赖，提高模型的学习效率和适应性。