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基于Python的强化学习智能体小车实现.zip

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简介：
本项目为一个基于Python编程语言开发的强化学习应用案例，通过训练智能小车自主导航和避障，展示了机器学习技术在自动化控制领域的实际应用价值。 资源包含文件：设计报告word+源码Q-learning是一种强化学习算法，用于帮助无人车根据当前状态做出更优的选择。详细内容可以参考相关资料进行了解。

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  • 基于Python的强化学习智能体小车实现.zip
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    本项目为一个基于Python编程语言开发的强化学习应用案例，通过训练智能小车自主导航和避障，展示了机器学习技术在自动化控制领域的实际应用价值。 资源包含文件：设计报告word+源码Q-learning是一种强化学习算法，用于帮助无人车根据当前状态做出更优的选择。详细内容可以参考相关资料进行了解。
     
  • TensorFlow中基于多智能体强化学习的代码实现
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    本项目在TensorFlow平台上实现了多智能体强化学习算法，并提供了详细的代码示例和实验结果分析。适合研究与实践。 多智能体深度强化学习的TensorFlow代码实现包括环境设置和演示实例。
     
  • 基于Python和STK11的多智能体强化学习卫星调度实验
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    本研究利用Python与STK11软件，探索多智能体强化学习技术在卫星任务调度中的应用，旨在优化资源分配并提升系统效率。 【作品名称】：基于Python+STK11的多智能体强化学习卫星调度实验 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 mission.py 规定了任务mission类，实例化时会随机生成经纬度等信息；如需修改相关信息，请直接在mission类中进行调整。 create_mission.py 用于创建大量随机任务，并将这些任务存储于data/missions.csv文件中。可根据需要调整任务规模。 compute_access.py 读取data/missons.csv中的数据，计算每个任务的可访问时段，并将其结果保存至data/access.csv；此过程需连接到已打开的STK 11场景，该场景位于scenario/RLSTAR.sc中。
     
  • 基于Simulink的多智能体强化学习模型
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    本研究利用Simulink平台开发了一种新颖的多智能体系统强化学习框架，旨在优化复杂环境下的协作与决策过程。通过模拟仿真验证了该模型在提高学习效率和适应性方面的优越性能。 本段落深入探讨“多智能体强化学习Simulink模型”的概念、结构及其应用。多智能体强化学习（MARL）是机器学习领域的一个重要分支，涉及多个自主决策的智能体在共享环境中互动并进行学习的过程。Simulink 是 MATLAB 环境中的图形化建模工具，用于系统仿真、控制设计和实时原型验证。 标题“多智能体强化学习Simulink模型”表明我们讨论的是一个使用 Simulink 构建的模型，该模型旨在模拟研究多个智能体之间的协同强化学习过程。Simulink 模型的优势在于能够直观展示系统的动态特性，并便于理解和调试复杂的交互行为。描述中提到，这是一个可以直接运行的示例模型，无需额外配置。这意味着用户只需理解该模型构成并替换环境参数为特定场景即可适应各种多智能体问题。“无缝热插拔”能力对于快速验证和测试不同的强化学习策略至关重要。 在多智能体强化学习中，每个智能体通过与环境及其他智能体的交互来学习最大化长期奖励的方法。关键概念包括： 1. **策略**：每个智能体都有一套行为规则即策略，可以是确定性的或随机的，并且会不断优化。 2. **环境模型**：描述了智能体如何影响环境状态和获得奖励的状态转移过程。 3. **协作与竞争**：多智能体系统中可能存在合作以达成共同目标的情况，也可能存在相互竞争的关系，这增加了学习复杂性。 4. **通信机制**：通过观察其他智能体的行为或直接的通信通道进行信息交换。 5. **学习算法**：如Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 和 Proximal Policy Optimization (PPO)，适用于多智能体系统但需针对其特性调整。 Simulink模型中可能包含以下组件： - **智能体模块**：每个智能体的决策单元，包括状态计算、动作选择和策略更新。 - **环境模块**：模拟环境动态，并响应智能体的动作提供反馈。 - **交互模块**：处理智能体之间的互动与通信。 - **奖励模块**：根据行为及环境状态计算奖励值。 - **学习模块**：实现强化学习算法，例如神经网络训练部分。 使用Simulink工具可以方便地调整模型参数并观察不同设置对性能的影响。这有助于深入理解多智能体强化学习的原理和实践。“多智能体强化学习Simulink模型”提供了一个强大的平台用于研究实验中协同行为的学习过程。掌握此类模型可以使研究人员与工程师更好地设计优化复杂环境中的集体行为方案，在自动驾驶、机器人协作及游戏AI等领域具有广泛的应用前景。
     
  • 基于gym的多智能体追逃博弈强化学习平台Python代码.zip
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    本资源提供了一个基于Gym框架实现的多智能体追逃博弈环境及强化学习算法的Python代码库，适用于研究与开发工作。 这是一个基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台的Python源码项目，该项目获得了导师的认可并得到了98分的成绩。此项目主要适用于正在进行课程设计或期末大作业的计算机相关专业的学生以及需要实战练习的学习者。该源代码能够帮助大家理解和实现多智能体系统中的复杂交互和策略优化问题，在追逃博弈场景中应用强化学习技术，以提高算法模型的实际应用能力。
     
  • 基于多智能体强化学习的频谱共享.pdf
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    本文探讨了利用多智能体强化学习技术优化无线通信网络中的频谱资源分配问题，提出了一种新的频谱共享机制，以提高系统的整体性能和效率。 这篇论文题为《基于多智能体强化学习的车联网频谱共享》，作者是Le Liang，发表于2019年10月的IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, VOL. 37, NO. 10期刊上。文章提出了利用强化学习方法来解决车联网中的频谱子带选择和功率控制问题的方案。
     
  • PyMARL：Python多智能体强化学习框架
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    PyMARL是一款专为研究设计的Python库，旨在简化和加速多智能体系统的强化学习实验。它提供了丰富的算法实现、灵活的环境接口以及强大的工具包，以支持研究人员轻松探索复杂的协作与竞争场景。 请确保您在实验中使用的《星际争霸II》版本是正确的。 不同版本的性能可能不具有可比性。 SMAC 中的结果使用的是 SC2.4.6.2.69232 版本，而非 SC2.4.10。PyMARL 是一个用于深度多智能体强化学习的框架，包括多种算法的实现，并且是用 PyTorch 编写的，使用的环境为《星际争霸II》和 SMAC。 安装说明： 使用以下命令构建 Dockerfile： cd docker bash build.sh 设置《星际争霸II》和SMAC: bash install_sc2.sh
     
  • Python代码实现的经典小车爬坡强化学习实验
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    本项目通过Python编程实现了经典的小车爬坡问题，并采用强化学习算法训练模型使小车自主学会克服障碍完成爬升任务。 小车上山实验是强化学习的经典案例之一。与网上大多数资源不同的是，该资源提供了完整的小车上山Python代码，并以图形化的方式实现强化学习功能，非常值得学习。
     
  • PyMARL：基于WhiRL的深度多智能体强化学习框架
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    PyMARL是一款采用WhiRL架构设计的深度多智能体强化学习平台，旨在促进复杂环境下的协同策略研究与开发。 本代码已更新至 https://gitee.com/gingkg/QPLEX/tree/master/pymarl-master 分支。使用此代码需安装 StarCraft II 和 SMAC，具体安装方法请参考相关文档。 该代码已在 Windows 10 系统和 PyTorch 1.x 版本的环境下通过了所有算法与游戏测试，并修复了原代码在 Windows 下无法运行的问题。此外，在原有基础上添加了一些默认算法和游戏选项。 QPLEX 使用 Duplex Dueling Multi-Agent Q-Learning 技术，基于开源项目进行改进并进行了详细的说明。
     
  • 利用强化学习实现列车节能
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    本研究采用强化学习技术优化列车运行策略，旨在降低能耗的同时确保服务质量，为城市轨道交通提供了一种有效的节能减排解决方案。 强化学习（Reinforcement Learning, 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。它主要用于描述并解决智能体在与环境交互过程中通过策略优化以实现回报最大化或达成特定目标的问题。其特点是没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。根据不同的条件，强化学习可以分为基于模式和无模式两种类型，以及主动式和被动式的区别。此外还有逆向、阶层及部分可观测系统的强化学习等变种。求解这类问题所用的方法包括策略搜索算法与值函数方法。 这种学习方式受到行为主义心理学的启发，在线学习中强调探索与利用之间的平衡。不同于监督学习和非监督学习，它不需要预先给定数据，而是通过环境对动作的反馈来获得信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论及自动控制等领域得到了讨论，并被用于解释有限理性条件下的均衡状态以及设计推荐系统和机器人交互系统等应用中。 一些复杂的强化学习算法展示了解决复杂问题的通用智能潜力，在围棋和电子游戏中甚至可以达到人类水平的表现力。此外，它也被应用于工程领域如Facebook开发了Horizon平台来优化大规模生产系统的性能；在医疗保健方面RL技术也能够为患者提供治疗策略，并且基于以往的经验找到最优方案而不需要生物数学模型等先验信息。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境互动以最大化累积奖励为目标的学习过程，在许多领域都展现出了巨大的应用潜力。