PyTorch-LunarLander：在月球着陆器环境中，运用PPO算法(源码)。-ITADN社区

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本项目采用PyTorch框架与PPO强化学习算法，模拟并优化月球着陆器的自动控制过程。通过智能体的学习训练，实现在复杂环境下的精确着陆。提供完整源代码供研究和开发参考。在月球着陆器项目中实现PPO算法使用PyTorch框架。

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LunarLander是一款使用Java编写的简单2D月球着陆模拟游戏。玩家需操控飞船在月面安全降落，避开障碍物，挑战最低燃料消耗和最高精准度。月球着陆器是Atari于1979年8月发行的一款街机游戏，它是最早的游戏之一。然而这款游戏并不是特别成功（仅生产了4830台）。不过，该游戏所使用的矢量图形生成器在同年11月推出“小行星”后取得了巨大成功。“Lunar Lander”的主要目标是将着陆器安全降落在月球表面。游戏中地形复杂多变，仅有几个平坦区域可供降落，并且玩家必须监控燃料使用情况以避免坠毁。为了控制着陆器，玩家需要通过操作推进器来减速或加速飞行器。尽管这是最初的版本，但后来出现了许多模仿该游戏概念的克隆游戏。例如，在“Lunar Lander 1.0”中，玩家的目标同样是将着陆器降落在固定位置上。这款游戏没有燃料限制也没有考虑真实的月球重力因素，唯一的挑战在于每秒帧数（FPS）。设置更高的值会使游戏变得更难。

月球软着陆代码, matlab源码.zip

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本资源包含用于模拟月球软着陆任务的MATLAB源代码，适用于航天工程及自动化控制专业的学习与研究。月球软着陆程序的Matlab源码。

月球着陆器连续版-v2（LunarLanderContinuous-v2）

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《月球着陆器连续版-v2》是一款高级模拟游戏环境，专为强化学习设计。玩家需操控航天器精准降落在月面指定区域，挑战不断变化的重力和地形条件，考验操作技巧与策略思维。 LunarLanderContinuous-v2 是月球着陆器连续版的第二版本。

月球着陆器自主导航模拟在Simulink中的实现

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本研究探讨了利用Simulink软件对月球着陆器的自主导航系统进行建模与仿真，旨在验证算法的有效性并优化其性能。月球登陆器自动驾驶仪仿真Simulink

月球软着陆程序详解及MATLAB应用

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本书深入浅出地讲解了月球软着陆的相关理论与技术，并详细介绍了如何运用MATLAB进行相关编程和模拟实验，适合航天工程爱好者和技术人员阅读。在月球软着陆仿真过程中，探测器会在停泊轨道上通过脉冲制动进行霍曼变轨，从而下降到距离月面约15公里的近月点。这个近月点是主制动段的初始位置。接下来的阶段包括障碍检测与规避以及最终着陆段。在主制动段中，由于探测器的速度非常快（达到1.692千米/秒），因此主要任务是设计制导策略以高效地减缓速度，并将探测器引导到期望的目标状态。

月球软着陆的MATLAB仿真分析

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本研究通过MATLAB进行月球软着陆过程中的关键参数及控制策略仿真分析，评估不同条件下的着陆精度与安全性。建立了简单登月艇软着陆过程的模型，并通过MATLAB进行了仿真。

Mujoco-PG: Mujoco环境中Vanilla PG、TNPG、TRPO和PPO的PyTorch实现

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本项目提供了在MuJoCo物理仿真环境下的经典策略梯度算法（原生PG、TNPG、TRPO及PPO）的PyTorch版本，便于研究与学习。 pytorch-trpo 是一个使用 PyTorch 实现的库，包括香草策略梯度（Vanilla Policy Gradient）、截断自然策略梯度（Truncated Natural Policy Gradient）、信任区域策略优化（Trust Region Policy Optimization）以及近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization）。支持的环境有 Ant-v2、HalfCheetah-v2、Hopper-v2、Humanoid-v2、HumanoidStandup-v2、InvertedPendulum-v2、Reacher-v2、Swimmer-v2 和 Walker2d-v2。运行代码时，可以使用命令 `python train.py --algorithm 算法名称 --env 环境名称` 来指定使用的训练算法和环境。

Contra-PPO-pytorch：与近期PPO算法相对的方法

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Contra-PPO-pytorch 是一个基于PyTorch实现的项目，提供了一种不同于最近流行PPO（Proximal Policy Optimization）算法的新方法。该项目旨在探索强化学习领域的创新技术，并通过源代码的形式与社区分享研究进展和实践经验。针对矛盾的最近策略优化（PPO）介绍这是我的Python源代码实现，用于训练代理来播放相反的声音。通过使用OpenAI提出的近端策略优化算法推出此版本的PPO算法。值得注意的是，PPO是开发OpenAI Five所采用的技术之一，后者是在电竞游戏中首次击败世界冠军的人工智能系统。具体来说，在2018年8月，一支由MMR排名和前专业玩家组成的团队被派去挑战Dota 2中的顶级人类选手，而该队伍在所有Dota 2玩家中占据了99.95%的顶尖位置。这一成就证明了PPO算法的有效性。自发布用于训练超级马里奥兄弟代理人的A3C实现和PPO版本之后，我决定进一步探索这种技术在其上的应用效果：对战游戏。基于之前的研究结果表明，在完成关卡数量上，PPO优于A3C，因此我想看看它在另一个著名NES游戏中表现如何。使用我的代码的方法如下：通过运行命令`python train.py`来训练模型。例如： `python train.py`

在VB环境中运用OpenGL

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本教程介绍如何在Visual Basic (VB)开发环境中集成和使用OpenGL库，实现高效且功能强大的2D与3D图形渲染。在VB环境下使用OpenGL的方法涉及将OpenGL库与Visual Basic应用程序集成。这通常包括设置必要的DLL文件，并编写代码以调用OpenGL函数来创建窗口、初始化图形上下文以及绘制图像或3D模型。此外，可能还需要处理事件循环和用户输入以便实现交互式应用。为了成功地在VB中使用OpenGL，开发者需要熟悉两者的技术细节：一方面是对Visual Basic编程语言的理解；另一方面是对OpenGL API及其功能的掌握。这包括学习如何设置正确的环境变量、解决兼容性问题以及优化性能等技术挑战。

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PyTorch-LunarLander：在月球着陆器环境中，运用PPO算法(源码)。

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