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强化学习源码，采用Q学习、DQN和DDQN等算法。

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简介：
通过结合强化学习和深度学习技术，我们实现了优化模型的设计。该项目由Vithurshan Vijayachandran和Hisho Rajanathan R共同完成。 提供的Learning_NOTEBOOK.ipynb Jupyter笔记本专门为处理基础任务（如Q学习）以及更复杂的任务（包括DQN和DDQN）进行了优化。 此外，RL_Rport.pdf文件详细记录了所有研究成果和全面的评估结果。 为了提高效率，我们采用了预训练模型进行网络测试，鉴于重新训练模型所需的时间成本非常高。 DQNTrainingModel.h5文件用于测试DQN网络，而DDQNTrainingModel.h5则用于测试DDQN网络。 同时，DDQNPERTrainingModel.h5也用于测试DDQN任务中PER网络的性能。

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  • 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
     
  • 关于Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic和DDPG的强化学习代码详解
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    本教程深入剖析了Q-Learning、DQN、DDQN、策略梯度、演员-评论家算法及DDPG等核心强化学习技术，并提供详尽实现代码，帮助读者全面掌握相关理论与实践技能。 强化学习的学习代码包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDPG、PPO、TD3和SAC。使用的Python版本为 3.10.13，依赖库在requirements.txt文件中列出。安装这些依赖库的命令是：pip install -r requirements.txt。
     
  • 基于LunarLander的DQN、DDQN和Dueling-DQN/Dueling-DDQN强化学习研究（附Python代码）
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    本项目深入探究了在经典游戏LunarLander环境中应用DQN、DDQN及Dueling版本算法的强化学习策略，提供详尽实验结果与Python实现代码。 LunarLander登陆器的DQN、DDQN、Dueling_DQN、Dueling_DDQN实现教程使用了Tensorflow2.10版本。该教程详细介绍了如何利用这些算法来优化LunarLander环境中的智能体行为，帮助理解强化学习中各种深度Q网络的应用和改进方法。
     
  • 深度Q学习：张量流中DQN、DDQN和决斗DQN的实现
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    本文章介绍在张量流环境中实现深度Q网络(DQN)、双层DQN(DDQN)及决斗DQN的技术细节与实践方法，旨在帮助读者深入理解强化学习算法。 深度Q学习在OpenAI Gym上测试了具有基本或双重Q-learning训练算法的深度Q网络，并实现了对决Q-network的功能。该项目使用Python 3.5和TensorFlow（通过tensorflow-gpu 1.2.1版本）实现。环境来自OpenAi Gym。 要安装Gym，请访问其官方网站获取相关文档。 项目运行需要从atari_wrappers.py训练网络并使用train.py模块执行网络培训，要求提供一个将被学习的体育馆环境作为参数。可选地可以指定使用的网络类型和学习算法。可以通过--checkpoint参数提供网络权重，并通过--training_info参数提供培训状态（例如当前步骤、总步骤数以及经验重播缓冲区数据）以从检查点重新开始训练。 使用--checkpoint_step可以设定保存检查点的步长，格式如下：python train.py --...
     
  • 深度Q学习：使用Keras实现的DQN和DDQN最小示例
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    本文章介绍如何利用Python库Keras实现深度Q学习(DQN与DDQN)算法，并提供简洁实用的代码示例供读者参考。 本段落介绍如何使用深度强化学习来创建简单的游戏AI，并通过Keras和Gym库实现最小化的深度Q学习代码，整个过程不到100行代码。文章详细解释了dqn.py文件中的内容。为了方便操作，我对存储库进行了轻微的调整，如添加了加载和保存功能。我还把记忆机制从列表改为双端队列以限制内存中元素的最大数量。需要注意的是，训练过程中对于dqn.py来说可能是不稳定的，而ddqn.py可以缓解这个问题。关于ddqn的内容将在后续的文章中进行介绍。
     
  • 深度强化学习算法库：使用PyTorch实现的经典算法，涵盖DQN、DDQN和双重网络等技术
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    这是一个利用PyTorch框架实现的深度强化学习经典算法的资源库，其中包括了DQN、DDQN以及双重网络等多种关键技术。 这个存储库使用PyTorch实现了经典的深度强化学习算法，旨在为用户提供清晰的代码以便于他们理解和学习这些算法。未来计划添加更多新的算法，并保持现有代码的维护。 目前实现的算法包括： - 深度Q网络（DQN）：其中包括基本版本、双Q网络和决斗网络架构。 - 深度确定性策略梯度（DDPG） - 优势演员评论器（A2C） - 信任区域策略梯度法（TRPO） - 近端政策优化(PPO) - 使用克罗内克因素的信任区间的演员批评(ACKTR) - 软演员评论(SAC) 更新信息如下： - 在2018年10月17日的更新中，大多数算法得到了改进，并且增加了更多关于图实验的结果（除了DPPG）。PPO现在支持Atari游戏和Mujoco环境。 TRPO也变得非常稳定并能产生更好的结果。 - 2019年7月15日进行了一次更新，在这次更新中无需再为OpenAI基准安装而额外操作，因为“rl__utils”模块已经集成了一些有用的工具。DDPG也被重新实现以支持更多的实验结果，并且自述文件也进行了修改。此外还对代码结构做了一些小的调整。 以上是存储库的主要内容和最近的一些更新情况介绍。
     
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    本项目通过MATLAB实现Q学习算法在迷宫环境中的应用，展示了如何利用强化学习方法使智能体学会最优路径选择策略。 此代码使用迷宫示例演示了强化学习（Q-learning）算法的应用场景，在该场景下机器人必须通过向左、向右、向上或向下移动来找到目的地。在每一步中，根据机器人的动作结果，它会得到反馈以判断其行为是否正确，并重复这一过程直到到达目标位置。然后整个流程重新开始，以便验证所学内容并优化路径选择。 该示例适用于需要边走边学习的情境（即没有预先训练的数据），可以应用于游戏中的AI算法提升、与其他人类玩家竞争等场景中。在较小的迷宫环境中，Q-learning能够快速收敛；而在较大的环境里，则可能需要更多时间来达到稳定状态。通过修改代码细节，可以使该算法更加高效地运行。 四个相关的m文件包括： - QLearning_Maze_Walk.m：展示如何使用选定的迷宫进行Q-learning演示。 - Random_Maze_Walk.m：用来和随机选择路径的方法做比较参考。
     
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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。