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DeepReinforcementLearning：深度RL达成。 在pytorch中实现的DQN、SAC、DDPG、TD3、P...

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简介：
以下列出使用PyTorch实现的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）算法的列表：为了更深入地分析实验数据，我们将进行详细的探讨。算法涵盖了离散环境下的应用，例如LunarLander-v2，以及连续环境下的应用，如Pendulum-v0。 提供的算法包括DQN、VPG、DDPG、TD3、SAC和PPO。 使用方法非常简单，只需直接运行相应的程序或算法文件即可。 在我研究这些算法的过程中，我注意到它们之间并没有统一的结构或模式。 这些不同的算法来源于各自不同的研究来源和开发者。 未来计划的项目包括为使用强化学习的电梯系统开发一个简化的程序。 此外，我们还将致力于改进图形化呈现方式，以提供更直观的体验。

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  • 深度强化学习：在PyTorch中的DQN、SAC、DDPG、TD3等深度RL实现
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    本书深入讲解了如何使用PyTorch框架实现多种深度强化学习算法，包括DQN、SAC、DDPG和TD3，是掌握现代智能决策系统技术的绝佳资源。 使用Pytorch实现的深度强化学习算法列表如下： 关于深入探讨实验结果： - 离散环境：LunarLander-v2 - 连续环境：Pendulum-v0 所涉及的具体算法包括： 1. DQN（Deep Q-Network） 2. VPG（Vanilla Policy Gradient） 3. DDPG（Deterministic Policy Gradient） 4. TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient） 5. SAC（Soft Actor-Critic） 6. PPO（Proximal Policy Optimization） 使用方法： 只需直接运行文件中的相应算法。 在学习这些算法的过程中，由于它们来自不同的来源，因此各个算法之间没有通用的结构。 未来计划：如果有时间，我将为电梯控制系统添加一个简单的强化学习程序，并改进实验结果展示图形。
     
  • 带火炬的深度强化学习：DQN、AC、ACER、A2C、A3C、PG、DDPG、TRPO、PPO、SAC、TD3及PyTorch...
    优质
    本课程全面解析深度强化学习主流算法，包括DQN、AC等经典模型，并结合PyTorch实践讲解，适合进阶研究与应用开发。 状态：活动（在开发中，可能会发生重大更改） 该存储库将实现经典且最新的深度强化学习算法。其目的是为人们提供清晰的PyTorch代码以供他们学习深度强化学习算法，并在未来添加更多最先进的算法。 要求： - Python <= 3.6 - TensorFlow >= 0.10 - Torch >= 0.4 - TensorBoardX 安装步骤如下： 1. 安装依赖项：`pip install -r requirements.txt` 2. 如果上述命令失败，请先单独安装gym和TensorFlow： ``` pip install gym pip install tensorflow==1.12 ``` 3. 安装PyTorch（请访问官方网站进行安装）。 4. 最后，安装tensorboardX：`pip install tensorboardX` 测试方法： ``` cd Char10\ TD3/python python TD3.py ```
     
  • PyRL: Pytorch中的强化学习框架（包括政策梯度、DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等）
    优质
    PyRL是一个基于PyTorch的强化学习库，提供多种算法实现，如策略梯度、DQN、DDPG、TD3、PPO及SAC，助力研究者与开发者高效探索智能决策技术。 PyRL-Pytorch中的强化学习框架PyRL是深度强化学习研究的框架。该项目在积极开发之中，在此框架下实现了以下算法： 特征模块化架构：该框架采用可读性强、易于维护的代码结构。 安装： - 使用git克隆仓库：`git clone https://github.com/chaovven/pyrl.git` - 安装依赖项：`pip3 install -r requirements.txt` 建议使用conda环境进行实验。某些示例需要MuJoCo物理模拟器，具体设置请参考相关文档。 进行实验： 例如，执行TD3算法的命令为： `python3 main.py --alg=td3 with env=InvertedPendulum-v2` 默认参数存储在config/default.yaml文件中，所有实验共享这些配置。特定于TD3的参数则位于config/algs目录下。
     
  • TorchRL：基于Pytorch的强化学习算法实现（包括SAC、DDPG、TD3、DQN、A2C、PPO和TRPO）
    优质
    TorchRL是一个使用Pytorch开发的库，实现了多种经典强化学习算法，如SAC、DDPG、TD3、DQN、A2C、PPO及TRPO。 火炬RL RL方法的Pytorch实现支持具有连续和离散动作空间的环境，并且可以处理1d和3d观察空间的环境。为了满足多进程环境的要求，一般需要使用Torch 1.7、Gym（0.10.9）以及Mujoco（1.50.1）。此外还需要安装列表用于日志记录，tensorboardX用于输出日志文件。 Tensorflow是运行TensorBoard或读取tf记录中的日志所需的。可以使用environment.yml创建虚拟环境或者手动安装所有需要的库来设置这个环境。 ``` conda create -f environment.yml source activate py_off ``` 在配置参数和指定的日志目录、种子以及设备后，可以通过以下命令启动程序： ```python examples/ppo_continuous_vec.py --config config/ppo_halfcheetah.json --seed 0 --device 0 --id ppo_halfcheetah ``` 查看示例文件夹以获取更多详细信息。目前支持的策略方法包括强化学习中的A2C（演员评论家）和PPO（近端政策优化）。
     
  • 基于PyTorch的深度强化学习PPO、DQN、SAC、DDPG等算法Python实现源码.zip
    优质
    本资源包含使用PyTorch框架实现的多种深度强化学习算法（如PPO、DQN、SAC、DDPG）的完整Python代码，适合研究和学习。 【资源说明】该压缩包包含了基于PyTorch的深度强化学习算法PPO、DQN、SAC和DDPG的Python源码实现。这些代码实现了多种常用的深度强化学习技术，为研究者提供了便捷的学习与开发工具。
     
  • 多种强化学习算法汇总（包括DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等）
    优质
    本资料全面总结了当前主流的强化学习算法，涵盖DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG和QMIX等多种技术，旨在为研究者提供深入理解与应用指导。 强化学习算法合集包括DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等多种经典算法，并附带超过20个相关代码示例。关于这些算法的使用教程，可以参考多智能体（前沿算法+原理）以及强化学习基础篇（单智能体算法）等博客文章。
     
  • 深度RL算法在PyTorch中的模块化实现（DeepRL）
    优质
    DeepRL项目致力于在PyTorch框架下提供深度强化学习算法的模块化和可重用实现。该项目旨在为研究者与开发者简化复杂算法的应用，促进深度RL领域的创新与发展。 如果您有任何疑问或需要报告错误，请通过打开一个问题来处理而不是直接发送电子邮件。 DeepRL是PyTorch框架下一种流行的深度强化学习算法的模块化实现方式。它支持在简单的玩具任务与复杂游戏之间轻松切换，具有高度灵活性和适应性。 该库实现了多种重要的深度强化学习算法： - 深度Q网络（DQN），包括双重、决斗及优先版本； - 分类DQN (C51) 和分位数回归DQN (QR-DQN); - 同步优势演员评论家方法(A2C)，支持连续和离散动作空间; - 同步N步Q学习(N步DQN); - 深度确定性策略梯度算法(DDPG), 近端政策优化(PPO); - 选择关键体系结构（OC）以及孪生延迟DDPG(TD3)。 此外，对于DQN代理和C51、QR-DQN的实现中，它还提供异步角色来生成数据，并且使用了异步重播缓冲区以将这些数据传输到GPU上进行处理。 在硬件配置为单个RTX 2080 Ti GPU及3线程的情况下, DQN代理能够在6小时内完成1亿次步骤(相当于4亿帧)的训练过程，其中包含大约250万次梯度更新，在Breakout游戏中达到了较高的性能水平。 依赖环境：PyTorch v1.5.1。
     
  • DQN的Pytorch实现: Pytorch-DQN
    优质
    Pytorch-DQN项目采用流行的深度学习框架PyTorch实现了经典的深度Q网络(DQN)算法。它为强化学习爱好者和研究者提供了一个易于理解且灵活的学习资源。 最初的Q学习使用表格方法来解决问题，在状态数量增加的情况下遇到了挑战，因为表无法存储环境中存在的数亿个可能的状态组合。例如，在一个210x180黑白像素的游戏环境中，将有$ 2 ^ {180 * 210} $种不同的可能状态，这使得表格方法变得不可行。 DeepMind通过结合深度学习和Q-learning开发了DQN（基于深度神经网络的Q学习），从而解决了这个问题。具体来说，他们用CNN或DNN替代了传统的表格，并引入了一个目标网络来执行Bellman方程更新以稳定模型训练过程。此外，为了进一步提高性能，还采用了经验回放技术：通过一个存储所有过去状态、动作和下一个状态对的缓冲区进行采样并用于训练模型。 综上所述，DQN利用深度神经网络近似Q值，并采用目标网络与经验重放缓冲机制以稳定学习过程。
     
  • RL-MPE: 在OpenAI MPE环境中使用DDPG, MADDPG, DQN, MADDPG+Advantage进行实验
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    本文介绍了在OpenAI多智能体环境(MPE)中，采用DDPG、MADDPG和DQN等算法进行的RL-MPE实验，并探讨了MADDPG结合优势法的效果。 在RL-MPE实验中使用了DDPG、MADDPG、DQN以及MADDPG+advantage算法，在OpenAI的多智能体环境（Multi-Agent Particle Environment, MPE）下进行测试。我们在此基础上加入了自己的改进，包括引入DQN和优势函数（Advantage Function），但最终发现其性能不如原始的MADDPG算法。此外，我们在游戏中添加了“吃掉消失”的机制，然而这一改动对训练策略及游戏得分产生了较大影响，并且在增加“吃掉消失”与“输赢”评判后，整体训练效果有所下降。