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基于深度强化学习的避障策略训练.zip

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简介：
本项目采用深度强化学习算法，旨在开发高效的自主机器人避障策略。通过智能体与环境交互不断优化路径选择，提高移动机器人的导航能力及安全性。 深度学习使用技巧与模型训练的实战应用开发小系统参考资料及源码参考适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手并建立深度学习模型。

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  • 基于深度强化学习的避障策略训练.zip
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    本项目采用深度强化学习算法，旨在开发高效的自主机器人避障策略。通过智能体与环境交互不断优化路径选择，提高移动机器人的导航能力及安全性。 深度学习使用技巧与模型训练的实战应用开发小系统参考资料及源码参考适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手并建立深度学习模型。
     
  • 基于PyTorch的TurtleBot3深度强化学习避障算法
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    本研究提出了一种基于PyTorch框架的深度强化学习方法，用于指导TurtleBot3机器人自主避开障碍物。通过智能算法优化路径规划，提高机器人的环境适应性和导航精度。 关于turtlebot3的强化学习避障研究，包括DQN、DDPG、PPO以及SAC算法的应用。我曾使用过DQN，并发现了一些需要调整的地方：首先路径代码需根据个人实际情况进行更改；其次神经网络输入的数量应与雷达接收到的数据维度相匹配；再者存储空间大小的设定也需要注意，其大小应该是两倍于输入数据量加上奖励和动作数据的总和。此外，该代码适用于其他环境及类似配置的小车系统。
     
  • 调度策略优化的深度强化学习算法
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    本研究提出了一种基于深度强化学习的创新算法，专门用于优化复杂系统中的调度策略。通过模拟和迭代学习过程，该方法能够自动发现并实施高效的资源分配方案，显著提升系统的运行效率与性能稳定性。 深度强化学习的调度策略优化算法可以通过研究项目“walk_the_blocks”来进一步探索。该项目致力于通过深度强化学习技术改进调度策略，并提供了一种新颖的方法来解决复杂系统的资源分配问题。
     
  • 近端策略优化（PPO）- 深度强化学习
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    近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）是一种在深度强化学习中广泛应用的技术，它通过改进策略梯度方法来提升算法效率与稳定性，在游戏、机器人控制等领域取得了显著成果。 Proximal Policy Optimization (PPO) is a default reinforcement learning algorithm used at OpenAI. It improves upon the policy gradient method by adding constraints.
     
  • 基于深度强化学习的交通信号管控策略.pdf
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    本文探讨了利用深度强化学习技术优化城市交通信号控制的方法，旨在提高道路通行效率和减少拥堵现象。通过模拟实验验证算法的有效性，并分析其在实际应用中的潜力与挑战。 基于深度强化学习的交通信号控制方法 一、深度强化学习：这是一种结合了深度学习与强化学习优点的技术。通过使用深层神经网络来近似价值函数或策略函数的方法，能够使系统在复杂环境中做出有效的决策。此技术适用于处理高维度的状态和动作，并能解决延迟奖励的问题。 二、分布式强化学习：它是一种基于多个智能体（Agent）的强化学习方法，每个智能体都能独立地与环境进行交互并学会与其他智能体协作以达成共同目标。在交通信号控制领域中，这种策略可以应用于多个交叉路口的协调管理，实现自适应调整和优化。 三、深度神经网络：这是一种能够识别复杂数据关系的强大机器学习模型。通过近似价值函数或策略函数的方式，在强化学习场景下发挥关键作用。特别是在交通信号控制系统设计时，该技术有助于开发更有效的控制策略。 四、目标网络、双Q网络及价值分布提升方法：这些是深度强化学习中常用的改进机制。其中，“目标网络”用于逼近长期的价值评估；“双Q网络”则专注于提高动作选择的质量和效率。“价值分布提升模型”的引入进一步提升了算法的学习速率与稳定性，在实际应用如交通信号控制方面具有显著优势。 五、交通信号控制系统：作为智能城市基础设施的一部分，其主要任务是实时调整各路口的红绿灯状态以缓解拥堵状况。基于深度强化学习的方法能够动态地适应不断变化的城市道路条件，并持续优化通行效率和安全水平。 六、SUMO（Urban Mobility仿真工具）: 该平台用于模拟城市交通系统的运行情况，对于评估新的交通控制算法的表现非常有用。 七、智能交通系统：这是一个集成多种技术的综合管理系统，旨在提升整体的道路使用体验。除了信号灯管理外还包括实时数据收集与分析等功能模块。深度强化学习的应用可以增强其中的关键环节如流量预测和优化策略制定等部分的功能性。 八、信息汇集机制：这是确保整个智能交通网络正常运行的基础架构之一，负责采集并处理各类交通相关的信息流。 九、流动趋势预测：通过利用历史数据及实时监测结果来预估未来的车辆移动模式和发展态势，在设计更有效的信号灯控制策略时极为重要。 十、流量优化措施: 这种技术手段致力于改善道路通行能力和资源配置效率。在具体实施过程中，可以根据实际交通状况灵活调整各个路口的红绿灯配比以达到最佳效果。
     
  • 基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略.zip
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    本研究探讨了利用深度强化学习技术优化混合动力电动汽车的能量管理系统，旨在提高车辆燃油效率和减少排放。通过模拟实验验证了所提方法的有效性和先进性。 基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略的研究探讨了如何利用先进的机器学习技术来优化混合动力电动汽车的能量使用效率。通过采用深度强化学习算法，可以实现对车辆电池与发动机之间能量分配的有效控制，从而达到提高燃油经济性、减少排放的目标。
     
  • 《关于<基于深度强化学习的量化交易策略>文章的源代码》
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    本源代码为论文《基于深度强化学习的量化交易策略》提供技术支持，实现了利用深度强化学习算法构建高效金融交易模型的过程。 应粉丝要求，需要提供基于深度强化学习的量化交易策略系列工程的源代码。本人写作是业余爱好，直接发布源码可能较为繁琐。以后考虑建立一个粉丝群，在群里发放会更方便一些。博文地址可以自行查找相关信息。
     
  • 精品——基于深度强化学习的主动配电网电压控制策略.zip
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    本研究探讨了一种利用深度强化学习技术优化主动配电网中电压控制的新方法，旨在提高电力系统的效率与稳定性。通过模拟实验验证了该策略的有效性及优越性能。 基于深度强化学习的主动配电网电压控制策略研究了一种新颖的方法来优化电力系统的运行效率和稳定性。这种方法利用先进的机器学习技术，特别是深度强化学习算法，以实现对配电网络中电压的有效管理和调控。通过这种方式，可以提高能源使用的经济性和环保性，并增强供电质量及可靠性。
     
  • Flappy Bird的深度强化学习DQN训练源代码
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    这段开源代码使用了深度强化学习中的DQN算法对经典游戏Flappy Bird进行智能体训练，适合于研究和学习深度强化学习技术。 深度强化学习DQN训练Flappy Bird的源代码可以在文件FlappyBirdDQN.py中直接运行。