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Reinforcement Learning Mario: 本项目旨在应用先进的深度强化学习技术，特别是近端策略优化(PPO)，来...

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简介：
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。

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    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。
     
  • 近端策略优化（PPO）- 深度强化学习
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    近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）是一种在深度强化学习中广泛应用的技术，它通过改进策略梯度方法来提升算法效率与稳定性，在游戏、机器人控制等领域取得了显著成果。 Proximal Policy Optimization (PPO) is a default reinforcement learning algorithm used at OpenAI. It improves upon the policy gradient method by adding constraints.
     
  • 近端策略优化(PPO)算法.pdf
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    本论文深入探讨了近端策略优化（PPO）算法的工作原理及其在强化学习领域的应用。通过改进传统策略梯度方法，PPO有效解决了训练过程中的高方差问题，并提高了模型的稳定性和效率。 PPO算法（近端策略优化）是强化学习领域广泛应用的一种策略梯度方法。该算法由OpenAI在2017年提出，旨在解决传统策略更新过程中出现的训练不稳定问题。通过限制每次迭代中策略的变化幅度，PPO确保了收敛性的同时提高了稳定性和效率。 一、PPO算法简介 PPO的核心思想是优化特定目标函数来更新策略，并在此基础上引入裁剪和信赖域的概念以保证策略在更新时不会过度偏离原轨迹，从而提升训练稳定性。通过这些机制，PPO能够在保持高效性能的前提下实现更加稳定的强化学习过程。 二、主要变体 目前存在两种主要的PPO算法变种：裁剪版（Clipped PPO）和信赖域版（Adaptive KL Penalty PPO）。其中，裁剪版更为常用，它通过限制概率比率来控制策略更新幅度；而信赖域版本则利用KL散度作为约束条件，并自适应调整惩罚系数以维持稳定更新。这两种变体都有效地解决了传统方法中的训练不稳定问题，在实际应用中表现出色。
     
  • Traffic-Light-Control-with-Reinforcement-Learning-Using-FLOW-and-SUMO: 该项目旨在通过强化学习...
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    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。
     
  • 调度策略优化的深度强化学习算法
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    本研究提出了一种基于深度强化学习的创新算法，专门用于优化复杂系统中的调度策略。通过模拟和迭代学习过程，该方法能够自动发现并实施高效的资源分配方案，显著提升系统的运行效率与性能稳定性。 深度强化学习的调度策略优化算法可以通过研究项目“walk_the_blocks”来进一步探索。该项目致力于通过深度强化学习技术改进调度策略，并提供了一种新颖的方法来解决复杂系统的资源分配问题。
     
  • Q-learning在深度强化学习中的应用
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    简介：本文探讨了Q-learning算法在深度强化学习领域的应用，通过结合神经网络，增强了机器自主学习和决策能力，在复杂环境中实现高效探索与优化。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）结合了深度学习与强化学习的技术，主要用于解决具有高维观测空间和连续动作空间的问题。Q-Learning是一种常见的无模型强化学习算法，其核心在于通过价值函数来评估在给定状态下采取某一行动的期望回报。 首先介绍Q-Learning的概念：它基于值的方法（Value-based），即智能体通过对状态空间及动作空间的学习探索，逐步构建出一个能够最大化累积奖励的最佳策略。这一过程中最关键的是建立并优化所谓的“Q函数”，该函数代表了在特定情况下执行某项行动的预期价值。 接下来讨论一些改进Q-Learning性能的小技巧：例如，在学习初期阶段智能体需要平衡好探索未知动作与利用已知高回报动作之间的关系，这可以通过ε-贪心策略或玻尔兹曼探索等方法来实现。此外，为了提高算法稳定性，目标网络（Target Network）被引入以减少值函数的学习波动。 在处理连续动作空间的问题时，Q-Learning需要进行相应的调整和扩展。传统的离散行动方案不再适用，在这种情况下通常会采用近似技术如神经网络对Q函数进行建模。 关于批评者（Critic），它是强化学习框架中的一个重要角色，负责评估行为的价值并根据智能体所采取的行动动态地更新其价值估计。在连续动作空间中，这种方法可以通过适当的改进来支持更复杂的场景需求。 综上所述： - Q-Learning旨在通过构建Q函数来量化给定状态下执行特定操作后的预期收益。 - 探索与利用之间的策略选择是提高学习效率的关键因素之一。 - 目标网络有助于稳定深度强化学习过程，特别在DQN中扮演着重要角色。 - 针对连续动作空间的处理需要采用如函数逼近等技术手段来改进算法性能。 - 批评者通过时序差分方法提供了一种有效的价值评估机制，在长期序列任务的学习中有明显优势。 这些信息帮助我们深入理解Q-Learning在深度强化学习中的作用及其面临的挑战和解决方案。
     
  • PPO近端策略优化——深度强化学习中的理论详解，所有数学公式均用Mathtype编辑，不采用截图形式。
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    本文深入探讨了PPO（Proximal Policy Optimization）算法在深度强化学习领域的应用与原理，提供详尽的理论解析和推导过程，并使用MathType工具呈现所有关键数学公式。 PPO算法是由OpenAI提出的一种新的策略梯度方法，其复杂性远低于TRPO算法。PPO主要通过两种方式实现：一种是在CPU上进行仿真；另一种则在GPU上运行，后者的仿真速度是前者的三倍以上。相较于传统的神经网络算法，PPO在复杂度、精度和易用性方面实现了最佳的平衡。
     
  • 深度强化学习入门（Introduction to Deep Reinforcement Learning by Shenglin Zhang...）
    优质
    本书《深度强化学习入门》由Shenglin Zhang撰写，旨在为初学者提供深入浅出的学习材料，帮助读者理解并掌握深度强化学习的基本概念、算法及应用。 《强化学习入门》（Introduction to Deep Reinforcement Learning）由Shenglin Zhao在中文大学讲授。
     
  • Python中的深度强化学习PPO算法
    优质
    本文章介绍了如何在Python中实现深度强化学习领域的重要算法之一——PPO（Proximal Policy Optimization），帮助读者掌握其原理及应用。 基于TensorFlow实现的PPO算法需要使用tensorflow-1.4及以上版本以及gym库。