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改进的Nash Q学习，旨在解决多主体游戏中存在的公平性问题。

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简介：
通过奖励分享机制优化纳什Q学习算法，旨在针对多主体游戏运行培训场景，使用Python 3脚本在src/main.py中配置并运行纳什Q学习，并通过env-config参数指定gridmaze环境配置。

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  • 改进的Nash Q学习：Reward-Sharing-Nash-Q，用于解决多主体游戏中存在的不公平问题
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    postcss-flexbugs-fixes是一款PostCSS插件，专注于修复使用Flexbox布局时常见的兼容性问题，确保跨浏览器的一致性表现。 PostCSS Flexbugs修复插件旨在解决所有相关问题。 错误示例： 输入: ``` . foo { flex : 1 ; } . bar { flex : 1 1 ; } . foz { flex : 1 1 0 ; } . baz { flex : 1 1 0 px ; } ``` 输出: ``` . foo { flex : 1 1 ; } . bar { flex : 1 1 ; } . foz { flex : 1 1 ; } . baz { flex : 1 1 ; } ``` 错误示例： 输入: ``` . foo { flex : 1 ; } ``` 输出: ``` . foo { flex : 1 1 0 % ; } ``` 此插件仅修复设置了flex属性的CSS类。 若要解决包含在flexbox容器中的元素，请使用以下全局规则： ``` * { flex-shrink: 1; } ```
  • 基于Q-Learning的强化学习在Freeway游戏中的应用.zip
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    本文章探讨了如何运用Lingo软件工具，在数学建模领域内有效处理和求解包含多个优化目标的问题，提供详细的步骤与策略。 LINGO在处理目标优化问题方面除了具备LINDO的所有功能外，还可以用于求解非线性规划问题，包括非线性整数规划问题；它内置了建模语言，能够以简练、直观的方式描述较大规模的优化问题，并且可以将所需的数据保存在独立文件中。
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