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基于Python的强化学习Actor-Critic算法实现

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简介：
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。

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  • 基于Python的强化学习Actor-Critic算法实现
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    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。
     
  • Actor-Critic：深度强化学习
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于TensorFlow的Soft Actor-Critic(SAC)算法实现
    优质
    本项目采用TensorFlow框架实现了软演员评论家（SAC）算法，一种先进的深度强化学习方法，用于解决复杂的决策问题。 Soft Actor-Critic（SAC）算法的TensorFlow实现是深度强化学习中用于连续动作控制的经典方法之一。
     
  • 基于Actor-Critic网络的小车倒立摆强化学习模型
    优质
    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。
     
  • 基于深度强化学习的路径规划——SAC-Auto应用及Soft Actor-Critic算法分析
    优质
    本研究探讨了Soft Actor-Critic(SAC)算法在路径规划中的应用，并提出了SAC-Auto模型。通过深度强化学习，该方法优化了机器人或自动驾驶车辆的导航策略，实现了更加高效和安全的路径选择。 深度强化学习路径规划采用SAC-Auto算法进行优化，并应用Soft Actor-Critic（SAC）方法来解决路径规划问题。相关代码或资源可以参考名为SAC_DRL-for-Path-Planning.zip的文件包。
     
  • Python中强化学习算法的实现
    优质
    本项目旨在通过Python语言实现多种经典强化学习算法，并应用到实际问题求解中，以验证其有效性和实用性。 这个库提供了代码和练习，并包含了一些受欢迎的强化学习算法的解决方案。
     
  • 矩阵对策Matlab代码-L2RPN-A3C应用:基于Actor-Critic方法的强化学习解决方案（http...）
    优质
    本项目提供了一种利用Matlab实现的基于Actor-Critic框架的L2RPN-A3C算法，应用于矩阵对策问题中的强化学习解决方案。 矩阵指针Matlab代码L2RPN-使用-A3C采用Actor-Critic框架进行L2RPN挑战的强化学习方法。通过该代码训练出的代理是比赛中的获胜者之一。此代码基于pypownet环境，并在LGPLv3许可下发布，要求Python版本大于等于3.6和凯拉斯库的支持，建议使用conda或venv创建虚拟环境以安装Pypownet及其文档。 文件说明： - Amar_L2RPN_IJCNN_git.pdf：在IJCNN-2019的L2RPN研讨会上介绍该方法，概述了所采用的方法及训练过程中的想法。 - valid_actions_array_uniq.npz：包含有效且唯一的动作矩阵的数据文件。 - valid_actions_masking_subid_perm.npz：用于将变电站ID映射到参与者输出屏蔽的有效唯一动作的矩阵的数据文件。 - valid_switching_controls.py：生成上述numpy数据文件的python脚本。 - pypow_14_a3c_final.py：使用A3C训练演员的主要代码。
     
  • Actor-Critic网络的Matlab实现.zip
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    该资源包包含了使用Matlab语言实现的Actor-Critic算法代码，适用于强化学习领域中智能体决策策略的学习与优化。 actor-critic网络的Matlab源码可以作为参考进行学习使用。