Advertisement

该项目旨在优化作业流程。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过 MATLAB 编写的优化方法大作业,包含完整的源代码以及详细的题目要求。该压缩包内提供的代码均已亲测可运行,确保用户能够顺利完成作业。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Traffic-Light-Control-with-Reinforcement-Learning-Using-FLOW-and-SUMO: 通过强学习...
    优质
    简介:本项目利用FLOW和SUMO工具,采用强化学习技术优化交通信号控制,以期改善道路通行效率与安全性。 进行红绿灯交通学习的步骤如下: 1. 安装FLOW框架。 2. 安装SUMO(参照其官方文档下载页面)。 3. 将`custom_traffic_light_env.py`文件放入FLOW文件夹下的`/flow/flow/envs`目录中。 接下来,修改envs文件夹中的init.py文件,添加以下内容: ```python from flow.envs.custom_traffic_light_env import CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv __all__ = [CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv] ``` 确保按照上述步骤操作,以便正确配置环境进行红绿灯交通学习。
  • CVX:凸
    优质
    CVX: 凸优化课程项目 是一门专注于使用Python和CVXOPT库解决各类优化问题的学习项目。通过理论与实践结合的方式,深入探讨线性规划、二次规划等核心概念及其应用。 CVX凸优化课程的项目包括具有线性和固定交易成本的金融投资组合优化。
  • C++编
    优质
    本课程旨在通过一系列C++编程项目的实践,帮助学生掌握面向对象编程、数据结构与算法等核心概念,提升问题解决能力。 C++程序设计大作业要求 一、作业目的 1. 掌握用C++实现面向对象程序设计的基本方法。 2. 熟练掌握Windows控制台应用程序的编写,初步了解并尝试编写Windows可视化界面应用程序的方法。 3. 初步完成一个应用程序的设计、编码和调试工作,通过这一过程加深对软件开发流程的理解,并锻炼实际应用能力,为后续课程的学习奠定基础。
  • Qt课
    优质
    本项目是基于Qt框架开发的课程作业,涵盖了界面设计、事件处理及数据库操作等技术要点,旨在提升学生在跨平台应用开发方面的实践能力。 Qt课程设计包括一个通讯录项目,并具有闹钟提醒功能。该项目虽然粗糙,但可以作为参考使用。
  • VB.NET编
    优质
    本项目作业聚焦于利用VB.NET进行软件开发实践,涵盖窗体设计、事件处理及数据库操作等内容,旨在提升学生在实际应用中的编程能力。 Visual Basic(简称VB)是Microsoft开发的一种面向对象的编程语言。使用 Visual Basic 可以快速、轻松地创建类型安全的.NET应用。“Visual”指的是用于开发图形用户界面 (GUI) 的方法——无需编写大量代码来描述界面元素的外观和位置,而是将预先建立的对象添加到屏幕上的一点即可。“Basic”则是指 BASIC(Beginners All-Purpose Symbolic Instruction Code)语言,在计算技术发展历史上被广泛应用。Visual Basic 基于BASIC编程语言,并拥有图形用户界面 (GUI) 和快速应用程序开发 (RAD) 系统,可以轻松使用DAO、RDO、ADO连接数据库或创建 Active X 控件以高效生成类型安全和面向对象的应用程序。程序员可以通过VB提供的组件迅速建立一个应用程序。
  • 方法课
    优质
    本课程作业围绕优化方法展开,涵盖了线性规划、非线性规划以及凸优化等核心理论,并结合实际问题进行建模与求解。通过该作业,学生能够掌握多种优化算法及其应用技巧。 这段文字描述了一个MATLAB编写的优化方法大作业,压缩包内包含源代码以及题目要求,并且所有内容都已亲测可以运行。
  • 方法课
    优质
    本作业为《优化方法》课程要求完成的任务集合,涵盖线性规划、非线性优化及动态规划等主题,旨在通过实际问题解决提升学生的理论应用能力。 这是一个用MATLAB编写的优化方法大作业的压缩包,内含源代码及题目要求。所有内容都已亲测可以运行。
  • Reinforcement Learning Mario: 本应用先进的深度强学习技术,特别是近端策略(PPO),来...
    优质
    简介:该项目运用先进深度强化学习技术,尤其是近端策略优化(PPO)算法,使经典游戏《超级马里奥》中的角色自主学习并提高游戏表现。 超级马里奥兄弟(SMB)是一款流行的动作游戏,它拥有“真实”的环境和广阔的可能状态空间,非常适合用来设计能够玩计算机游戏的强化学习代理。这款游戏要求玩家与各种对象及障碍进行互动,从而鼓励采用知识丰富的学习方法。 在研究中,我们使用了OpenAI Gym提供的框架,并利用超级马里奥兄弟体育馆从游戏中提取信息以训练一种名为PPO(Proximal Policy Optimization)的RL特工。为了提升代理的表现力,我们在环境中引入了一些预处理技术,比如帧缩放、随机跳帧、帧堆叠和噪声网络等方法。 此外,我们通过增加回滚操作来提高训练过程中的稳定性,并创建了PPO的一种变体。实验结果表明,在经过20小时的训练后,特工能够成功完成游戏关卡。我们的研究证明了一种比常规PPO实施更有效的方案:在不进行数据预处理的情况下性能提高了50%,而在应用数据预处理技术时则提升了10%。 在整个项目中,我们主要使用PyTorch作为机器学习的库。