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该文件包含多种强化学习算法的总结。

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简介：
代码集成了十三种强化学习算法，所使用的环境不仅涵盖了Gym库中一些基础的环境，还支持用户自主设计环境，例如一个简单的迷宫游戏。这种设计方式简洁易懂，特别适合那些希望学习强化学习算法的同学。此外，A3C和PPO算法中也包含了并行运算的相关内容。

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  • 多种强化学习算法汇总（包括DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等）
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    本资料全面总结了当前主流的强化学习算法，涵盖DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG和QMIX等多种技术，旨在为研究者提供深入理解与应用指导。 强化学习算法合集包括DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等多种经典算法，并附带超过20个相关代码示例。关于这些算法的使用教程，可以参考多智能体（前沿算法+原理）以及强化学习基础篇（单智能体算法）等博客文章。
     
  • 强化学习PPT总结学习
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    本PPT总结了强化学习的核心概念、算法框架及应用实例，旨在帮助学习者系统地理解并掌握强化学习的基本原理和实践技巧。 强化学习（RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的一种范式和方法论，用于描述智能体在与环境交互过程中通过学习策略以实现回报最大化或达成特定目标的问题。
     
  • 关于强化学习算法的笔记整理与总结
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    这份笔记整理了关于强化学习算法的核心概念、常见方法及应用实例，旨在帮助读者系统地理解和掌握这一领域的知识。 这份强化学习笔记是我个人手写的资料，参考了刘建平老师的博客内容，并结合了自己的理解和解释，力求通俗易懂。笔记涵盖了model-free方法中的经典论文（包括Q-learning、SARSA、TD(lambda)、DQN、DDQN、prioritized replay DQN、Dueling DQN等），以及一些重要的策略梯度算法如policy gradient, AC (Actor-Critic), A2C, A3C，还有深度强化学习的代表作DDPG和TD3，以及其他优化方法TRPO和PPO。通过这些内容的学习可以帮助读者快速入门强化学习。 笔记不仅包括了各种算法的数学公式，还加入了我对每个算法的理解，并且提供了必要的基础知识介绍以及流程图等辅助材料，使整个过程更加生动形象、易于理解。
     
  • 关于强化学习算法的汇总.rar
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    本资料汇集了多种强化学习算法的相关内容，包括Q-learning、Deep Q-Networks(DQN)等，并对其原理和应用进行了详尽解析。适合对机器学习感兴趣的读者深入研究。 代码包含13种强化学习算法，并且调用的环境不仅限于gym中的简单环境，还可以自行设计简单的迷宫游戏。这些内容简洁明了，非常适合希望学习和理解算法的学生使用。其中A3C与PPO还涉及并行运算技术。
     
  • 关于强化学习的总结报告
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    本报告全面回顾了强化学习领域的关键理论与技术进展，涵盖了算法原理、应用场景及未来趋势，旨在为研究者和实践者提供深入理解和启示。 这份文档是导师为我安排的关于强化学习相关算法的学习任务，并要求我完成一份报告提交给导师。适合对强化学习感兴趣的初学者参考。
     
  • NCS-RL：含负相关搜索框架的强化学习算法实现。包括四种算法
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    《NCS-RL: 强化学习中利用负相关搜索框架的创新方法》简介：本文提出一种基于负相关搜索策略的新型强化学习算法NCS-RL，内含四大核心算法变体，旨在提升复杂环境下的决策效率与准确性。 README NCS（Negative Correlated Search）框架包含了以下组件： - NCS-C：核心搜索算法实现。 - NCSCC：可能指特定的应用或扩展模块。 - NCNES：可能是环境设置或者配置文件。 - NCSREsrc/decomposer.py: 变量分组类 - env_wrappers.py: gym环境中atari游戏的预处理操作 - ops.py: 辅助定义atari游戏策略模型的相关函数和工具方法 - models.py: 定义了atari游戏的策略模型架构。 - policy.py: 包含封装好的atari游戏策略类，支持rollout（测试策略）功能。 - testfunc.py：CEC测试环境相关代码或辅助函数。 - logger.py：日志记录工具文件。 其余文件位于data/test/scripts/目录下。运行此框架需要满足以下要求： 1. 支持mpi和run的执行环境 2. Python语言，推荐使用tensorflow 1.x版本
     
  • 强化学习方法汇总.zip
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    本资料汇集了各类经典及前沿的强化学习算法和技术，适用于研究与实践。涵盖从基础理论到高级应用多个方面，适合初学者和进阶者深入学习参考。 本段落件夹包含强化学习方法的Python案例代码，Markov文件夹里是马尔科夫环境的编写——鸟儿找伴。
     
  • CryptoJS文件-包含多种加密解密算法
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    CryptoJS库提供了一系列用于JavaScript环境下的加密和解密功能，支持AES、DES等多种算法，适用于网页安全传输和个人数据保护。 sha1-min.js 1KB sha512-min.js 5KB sha3.js 10KB evpkdf.js 4KB pad-iso97971.js 645B lib-typedarrays.js 2KB md5-min.js 3KB rc4.js 3KB pad-zeropadding.js 749B mode-ctr-gladman-min.js 820B --min.js 722B aes.js 8KB rabbit-legacy.js 6KB rip...
     
  • Maven打包Jar文件的三种方法(总结)
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    本文详细介绍了使用Apache Maven构建Java项目时，创建和打包JAR文件的三种不同策略与技巧。 Maven是一款流行的Java项目管理和构建工具，打包成jar文件是其重要功能之一。本段落将介绍使用Maven生成jar包的三种方式及其特点。 第一种方式不包含依赖项的jar包：在项目的pom.xml配置文件中可以使用maven-compiler-plugin插件指定编译时使用的java版本和编码格式： ```xml org.apache.maven.plugins maven-compiler-plugin 3.7.0 1.8 1.8 UTF-8 ``` 这种方式生成的jar包不包含项目依赖，也没有指定入口类。 第二种方式是将项目的全部依赖项打包进一个单独的jar文件：同样在pom.xml中使用maven-jar-plugin插件： ```xml ... org.apache.maven.plugins maven-jar-plugin 3.1.0 com.netty.client.SignalClient true lib/ ... ``` 这种方式生成的jar包包含了所有的项目依赖，可以直接使用`java -jar project.jar`命令执行。但是第三方库需要存在一个指定的外部目录中，在迁移时需将该文件与相应的依赖一起移动。 第三种方式是输出所有依赖项到特定目录：同样在pom.xml配置maven-dependency-plugin插件： ```xml ... org.apache.maven.plugins maven-dependency-plugin 3.1.1 ... copy install copy-dependencies ... ... ``` 这种方式生成的jar包将所有依赖项输出至特定路径，方便迁移和部署。 综上所述，在选择使用Maven创建Java项目的jar文件时，开发者可以根据项目需求灵活地选用上述三种方式之一。
     
  • MARL-Papers: 多智能体强化学习(MARL)文献汇总
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    简介：MARL-Papers是多智能体强化学习领域的综合性资源库，汇集了相关研究论文与最新进展，为学术界和工业界的研究人员提供宝贵的参考资料。 多主体强化学习（MARL）论文集 多智能体强化学习是一个非常有趣的研究领域，它与单智能体RL、多智能体系统、博弈论、进化计算和优化理论有很强的联系。这是关于多智能体强化学习（MARL）研究和评论论文的一个集合，按时间排序。 欢迎任何建议和请求。这些参考文献的共享原则仅用于研究目的。如果有作者不希望在此处列出其论文，请随时与编者联系。 概述、教程及书籍 - Jakob N Foerster撰写的博士论文，《》，2018年。 - HM Schwartz著，2014年。 - Daan Bloembergen, Daniel Hennes, Michael Kaisers和Peter Vrancx撰写的文章，《》（ECML），2013年。 - Shoham Y与K. Leyton-Brown合著的《》，剑桥大学出版社，2008年。