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DQN-2048：利用强化学习实现2048的AI

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简介：
DQN-2048采用深度Q网络（DQN）技术，通过强化学习训练出能够高效解决2048游戏的人工智能模型。 RL-2048 是使用强化学习的AI。

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  • DQN-2048：利用强化学习实现2048的AI
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    DQN-2048采用深度Q网络（DQN）技术，通过强化学习训练出能够高效解决2048游戏的人工智能模型。 RL-2048 是使用强化学习的AI。
     
  • 2048-RL：2048的强化学习
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    2048-RL项目运用了强化学习技术来优化和探索经典的2048游戏策略。通过智能算法的学习与迭代，该项目旨在寻找并实现游戏中的最优解法路径，以达到更高的分数或特定的游戏目标。 2048-rl Deep Q-Learning 项目旨在通过深度强化学习来玩2048游戏。 要开始安装，请确保您已经配置好了 Python 和 pip。然后运行以下命令以安装所需的依赖： ``` pip install -r requirements.txt ``` 接下来，更新 PYTHONPATH 环境变量以便于代码执行： ```shell source set_pythonpath.sh ``` 完成上述步骤后，您可以使用 `py.test` 来运行测试。 源代码结构如下：所有Python源代码都位于 `py_2048_rl` 目录下。以下是该目录的内容概述： - 游戏模块包含了模拟2048游戏本身的代码，例如实现游戏逻辑的 Game 类。 - play 模块定义了 Experience 类、一个名为 `play()` 的函数以及各种策略，这些策略可以作为参数传递给 `play()` 函数使用。 学习部分则包含与 Deep Q-Learning 算法相关的所有代码。以下是该目录下的模块列表： - replay_memory：实现了“重播内存”。主要方法包括 add 方法等。
     
  • 2048-AI：2048游戏的AI助手
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    2048-AI是一款专为经典数字拼图游戏2048设计的人工智能辅助工具，它能预测最佳移动策略，帮助玩家轻松突破高分瓶颈，提升游戏体验。 该AI使用了expectimax优化及高效的位板表示，在最近的硬件上每秒可以搜索超过1000万次移动。所采用的启发式方法包括奖励空格子以及在边缘和角落放置大数值以获得额外分数。 对于Unix/Linux/OS X系统，您需要在终端中执行`./configure` 和 `make`命令。大多数相对较新的C++编译器都可以构建并运行此程序。请注意，无需执行 `make install`; 该程序可以从当前目录直接运行。 如果您使用的是Windows操作系统，则有几种不同的安装选项可供选择： - 对于Pure Cygwin环境，请按照Unix/Linux/OS X的说明进行操作。生成的DLL只能与Cygwin 程序一起使用，因此若要运行浏览器控制版本，您必须使用Cygwin Python（而非其他Python版本）。
     
  • 2048-Gym: 通过强化学习算法玩转2048游戏的项目
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    2048-Gym是一款运用强化学习技术来掌握经典益智游戏2048玩法的创新项目。它为研究者和爱好者提供了一个基于OpenAI Gym环境的学习框架，用以探索智能算法在策略型游戏中的应用潜力。 2048健身房存储库涉及使用DQN（Q-Learning）来玩2048游戏，并利用加速环境进行优化。算法源自特定的研究或项目，而环境是自定义的env。该环境中包括两种电路板表示形式：二进制和非二进制。前者采用幂次方矩阵表示每个图块；后者则使用原始矩阵。 模型采用了两种类型的神经网络：CNN（卷积神经网络）与MLP（多层感知器）。实验表明，利用CNN作为特征提取器比MLP更加有效，可能是因为它能更好地捕捉空间特性。测试结果显示，在1000次游戏中大约有十分之一的游戏达到了2048分的成绩。 此外还提到了Optuna——一个专为机器学习设计的自动超参数优化软件框架。它的用户界面采用命令式、运行定义风格，使得使用Optuna编写的代码具有高度模块化，并允许动态构造搜索空间。最后还有关于如何使用此库的相关指南。
     
  • DQN强化学习的Pytorch实现.zip
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    本资源提供了使用Python深度学习框架PyTorch实现的经典DQN（Deep Q-Network）算法代码。适合研究和理解基于强化学习的智能决策过程。 PyTorch 实现 DQN 强化学习涉及使用 PyTorch 框架来构建深度 Q 网络（DQN），这是一种用于训练智能体在环境中采取行动以获得最大累积奖励的算法。实现过程中，通常包括定义神经网络结构、设计经验回放机制以及设置目标Q网络更新策略等步骤。这种技术广泛应用于解决各种决策问题，如游戏玩法规则的学习和机器人导航任务优化等领域。
     
  • DQN——深度强化学习
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    DQN是一种基于深度学习的强化学习算法，通过使用神经网络作为Q函数的参数化表示，有效解决了连续状态空间下的决策问题，在 Atari 游戏等多个领域取得了突破性成果。 本段落介绍了一种将深度学习与强化学习相结合的方法，旨在实现从感知到动作的端对端学习的新算法。在传统的Q-learning方法中，当状态和动作空间是离散且维度较低时，可以使用Q-Table来存储每个状态行动对的Q值；然而，在处理高维连续的状态和动作空间时，使用Q-Table变得不切实际。通常的做法是将更新Q-Table的问题转化为其他形式解决。
     
  • DQN——深度强化学习
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    DQN（Deep Q-Network）是深度强化学习中的重要算法，它结合了深度神经网络与Q学习，能够有效解决复杂环境下的决策问题。 本段落介绍了一种结合深度学习与强化学习的方法，用于实现从感知到动作的端对端学习的新算法。在传统的Q-learning方法中，当状态和行动空间为离散且维度不高时，可以使用Q-Table来存储每个状态-行为组合的Q值；然而，在面对高维连续的状态或行动空间时，使用Q-Table变得不再实际可行。 通常的做法是将更新Q表的问题转化为一个函数逼近问题。这种方法可以通过调整参数θ使预测得到的Q函数尽可能接近最优解。深度神经网络能够自动提取复杂的特征表示，因此在处理状态和动作维度较高的情况下，采用深度学习方法来近似Q值显得尤为合适。这种结合了深度学习与强化学习的方法被称为DRL（Deep Reinforcement Learning）。
     
  • 2048-Assist：2048游戏的AI求解工具，轻松实现99.99%的成功率
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    2048-Assist是一款专为经典益智游戏2048设计的人工智能辅助工具。它能够显著提高玩家的游戏成绩，帮助用户达到极高的成功率（约99.99%），轻松应对各种复杂局面。 2048 Assist是一款流行的2048游戏的人工智能求解器。该算法旨在解决人类在游戏中遇到的难题，并且99.9%的时间都能成功解决问题。 此算法在游戏树上执行Expectimax搜索，为每一种可能的状态分配适当的效用得分。Expectimax分为两部分：期望值和最大化器。其中，期望值给出当前游戏状态下的预期价值；而最大化器则选择所有可能性中的最大值。 该程序可在支持Windows Phone的设备上运行，并采用了并行化技术来提高性能。2048 Assist专为Windows Phone设计，实际的游戏是Gabriel Cirulli开发的2048的一个版本，在此基础上增加了一个AI解算器。求解器使用C#（solver.cs）在本机层实现，因为用JavaScript在浏览器中执行游戏树搜索效率较低。 这款游戏可以下载安装并体验。
     
  • 2048-AI 简易版.zip 用于2048的游戏人工智能
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    2048-AI 简易版是一款简化版本的人工智能程序，专为经典网页游戏“2048”设计。该AI能够自主决策移动步骤，旨在帮助玩家优化得分策略并提供智能化的辅助体验。 2048-AI 是一种用于游戏 2048 的简单人工智能。该算法采用迭代深化深度优先 α β 搜索策略。计算函数旨在保持行和列的单调性（要么全部增加，要么全部减少），同时对齐相同的数值瓦片，并尽量减少网格中的瓦片数量。点击自动运行按钮可以让 AI 自动尝试解决游戏。
     
  • 强化学习：基于Q学习、DQN和DDQN的实现与源码
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    本书深入探讨了强化学习领域的核心技术，详细讲解并实现了Q-learning、DQN及DDQN算法，并提供了完整的源代码供读者参考实践。 强化学习深度学习：优化创建人：Vithurshan Vijayachandran 和 Hisho Rajanathan RLearning_NOTEBOOK.ipynb-适用于基本（Q学习）和高级任务（DQN 和 DDQN）的 Jupyter 笔记本。 RL_Rport.pdf：报告所有研究结果和评估。 使用以下预训练模型来测试网络，因为重新训练非常耗时。 - DQNTrainingModel.h5 - 测试 DQN 网络所需的文件 - DDQNTrainingModel.h5 - 测试 DDQN 网络所需的文件 - DDQNPERTrainingModel.h5 - 使用 PER 网络测试 DDQN 所需的文件