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基于Actor-Critic网络的小车倒立摆强化学习模型

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简介：
本研究提出了一种基于Actor-Critic架构的强化学习算法，应用于小车倒立摆系统中，有效提升了系统的稳定性和控制精度。 小车倒立摆（Cartpole）问题是入门强化学习的经典项目。解决这一问题可以使用基于价值的DQN、基于策略的Reinforce方法，以及结合两者优势的Actor-Critic模型。本代码复现了Actor-Critic模型，具有以下特点： 1. 结构清晰且注释详尽。 2. 代码简洁明了，没有冗余部分。 3. 支持环境可视化和实时绘制奖励曲线及网络训练曲线，直观展示学习过程。 4. 是理解actor-critic结构的良好教学材料。 5. 使用纯torch架构编写，适合对PyTorch有一定了解的学习者。

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  • 基于Actor-Critic网络的小车倒立摆强化学习模型
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    本研究提出了一种基于Actor-Critic架构的强化学习算法，应用于小车倒立摆系统中，有效提升了系统的稳定性和控制精度。 小车倒立摆（Cartpole）问题是入门强化学习的经典项目。解决这一问题可以使用基于价值的DQN、基于策略的Reinforce方法，以及结合两者优势的Actor-Critic模型。本代码复现了Actor-Critic模型，具有以下特点： 1. 结构清晰且注释详尽。 2. 代码简洁明了，没有冗余部分。 3. 支持环境可视化和实时绘制奖励曲线及网络训练曲线，直观展示学习过程。 4. 是理解actor-critic结构的良好教学材料。 5. 使用纯torch架构编写，适合对PyTorch有一定了解的学习者。
     
  • Actor-Critic：深度强化学习
    优质
    Actor-Critic是一种结合了策略梯度方法与值函数评估的方法，在深度强化学习中用于训练智能体以优化其行为策略。 Actor-Critic 异步优势 Actor-Critic (A3C) 路径导数策略梯度
     
  • 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。
     
  • 强化学习、深度学习及Actor-critic方法.ppt
    优质
    本PPT探讨了人工智能领域中的强化学习与深度学习技术，并深入分析了Actor-critic方法在两者结合中的应用及其优势。 由于实验室要求每周进行PPT分享汇报，在这一过程中需要花费大量时间整理强化学习、深度学习以及Actor-critic的基本知识点，因此将相关PPT上传供有需要的游客查阅。
     
  • cartpole-qlearning-master_强化学习_DQN_倒立摆_
    优质
    CartPole-QLearning-DQN项目采用深度Q网络算法解决经典的倒立摆平衡问题，通过智能体控制摆杆保持直立状态，展示了强化学习在连续动作空间中的应用。 深度强化学习DQN在倒立摆上的实现可以使用Python编程语言，并借助PyTorch（torch）库以及OpenAI Gym环境来进行代码编写与实验操作。这一过程涉及到了利用深度Q网络解决一个经典的控制问题——即让系统能够稳定地维持单个倒立摆处于直立状态，这通常被看作是测试算法鲁棒性和性能的一个重要基准任务。
     
  • Matlab中的强化学习倒立摆程序
    优质
    本程序利用Matlab实现强化学习算法，以控制经典的倒立摆问题。通过智能体与环境交互，优化策略使倒立摆稳定平衡，适用于初学者理解和实践RL理论。 MATLAB实现的强化学习程序用于一级倒立摆控制。经过调试已正常运行，请放心下载。
     
  • 【倒立摆控制】基于强化学习的倒立摆控制（附带Matlab源码 7584期）.zip
    优质
    本资源提供基于强化学习算法的倒立摆控制系统设计与实现方法，并包含详细的Matlab源代码，适用于科研和教学应用。 在的Matlab武动乾坤栏目上传的所有资料都附带有仿真结果图，并且这些图片都是通过完整代码运行得出的结果，所有提供的代码经过测试可以正常工作，非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用的其他m文件；无需单独运行。 2. 适用Matlab版本为2019b。如果在执行过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应调整，或者寻求博主的帮助。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作的Matlab目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕以获取最终结果； 4. 如果需要更多服务，可以向博主询问或通过博客文章底部的联系方式进行交流： 4.1 博主提供的完整代码支持 4.2 根据期刊或参考文献复现相关Matlab程序 4.3 客制化编写Matlab程序需求 4.4 科研项目合作
     
  • 倒立摆_强化学习_Matlab程序.zip_ pendulum_强化学习_matlab_强化学习matlab
    优质
    这段资料包含了一个基于Matlab编写的强化学习算法应用于倒立摆（pendulum）控制问题的实现代码，适用于研究和教学目的。 用MATLAB语言编写的强化学习倒立摆程序可以在MATLAB上运行。
     
  • 基于强化学习的gym环境中的倒立摆控制
    优质
    本研究利用强化学习算法在Gym环境中实现对倒立摆系统的稳定控制，探索最优策略以保持系统平衡。 根据《Reinforcement Learning An Introduction》中的策略梯度方法，在open AI gym库里控制倒立摆。
     
  • 基于LunarLander登陆器的Soft Actor-Critic强化学习算法研究
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    本研究探讨了在LunarLander环境中应用Soft Actor-Critic（SAC）算法进行强化学习的方法，旨在优化登陆器的操作策略。通过模拟复杂任务，验证了该方法的有效性与鲁棒性。 本段落介绍了一种基于LunarLander登陆器的强化学习方法——Soft Actor-Critic算法，并提供了相应的Python工程实现。此方法在处理复杂环境中的决策问题时表现出色，特别是在需要平衡探索与利用策略的情况下更为适用。通过使用Soft Actor-Critic算法，模型能够有效地优化动作选择过程，从而提高系统的长期奖励和稳定性。 该文章详细阐述了如何构建一个完整的强化学习框架来解决LunarLander任务，并深入探讨了Soft Actor-Critic的核心思想及其在实际问题中的应用价值。此外，还给出了详细的代码示例以帮助读者更好地理解和实现这一算法。