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NR_IES: 核可再生集成能源系统(NR IES) 环境支持RLlib训练,作为Python模块供OpenAI Gym使用

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简介:
NR_IES是一个专为核可再生能源集成系统设计的环境框架,采用强化学习库RLlib进行高效训练,并兼容OpenAI Gym接口,便于开发与测试。 核可再生综合能源系统(NR-IES)或称核可再生能源整合系统的OpenAI Gym环境正在开发中。

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  • NR_IES: (NR IES) RLlibPythonOpenAI Gym使
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    NR_IES是一个专为核可再生能源集成系统设计的环境框架,采用强化学习库RLlib进行高效训练,并兼容OpenAI Gym接口,便于开发与测试。 核可再生综合能源系统(NR-IES)或称核可再生能源整合系统的OpenAI Gym环境正在开发中。
  • Gym-USV:无人水面航行器的OpenAI
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    Gym-USV是一款专为无人水面航行器设计的开源人工智能训练平台,旨在提供一个标准化、模块化的模拟环境,支持开发者进行自主导航与控制算法的研发和测试。 在健身房环境中进行USV(无人水面车辆)导航的训练可以使用gym-usv库。安装该库的方法如下: ``` pip install -e . ``` 关于参考文献: 1. A. Gonzalez-Garcia 和 H.Castañeda,“无人水面车辆的建模,识别和控制”,发表于AUVSI XPONENTIAL 2019会议。 2. A.冈萨雷斯-加西亚、H卡斯塔涅达和L.加里多,“USV路径跟踪基于控制的深强化学习和自适应控制”,发表于全球海洋2020会议。
  • Flappy-Bird-Gym: 适于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym
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    Flappy-Bird-Gym是一款基于OpenAI Gym框架构建的强化学习模拟环境,专为经典的Flappy Bird游戏设计。它提供了一个便捷平台,用于训练智能体掌握复杂的跳跃策略,推动了游戏自动化领域的研究和开发。 OpenAI体育馆的飞扬的小鸟 该存储库包含用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境的实现。当前版本为代理提供以下观察参数: - 鸟的y位置; - 鸟的垂直速度; - 到下一个管道的水平距离; - 下一个管道的y位置。 未来计划推出一个新的环境版本,该版本将提供代表游戏屏幕的图像作为观察结果。 安装 要安装flappy-bird-gym ,只需运行以下命令: ``` $ pip install flappy-bird-gym ``` 用法 使用flappy-bird-gym非常简单。 只需导入包并使用make函数创建环境,如下示例代码所示: ```python import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make(FlappyBird-v0) obs = env.reset() while True: action = 1 if obs[2] > 4 else 0 # 随机选择跳跃或不跳 obs, reward, done, info = env.step(action) time.sleep(0.05) # 每次迭代之间暂停一段时间以减慢游戏速度 if done: break env.close() ```
  • YOLOv8:从搭建到到应使
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    本文详细介绍如何在不同环境中搭建YOLOv8框架,并指导读者完成模型训练及实际应用,适合深度学习爱好者和开发者参考。 YOLOV8是一款开源的目标检测系统,在图像识别任务中有广泛应用。作为YOLO系列的最新版本,它继承了该系列的速度快、精度高的特点,并在模型架构、训练效率及部署便捷性方面进行了优化。 使用YOLOV8的第一步是环境安装,包括Git下载和项目部署。Git是一个开源分布式版本控制系统,用于高效管理各种规模项目的版本控制。用户首先访问其官方网站并根据操作系统选择合适的Git版本进行安装。完成后,在希望存放YOLOV8项目的路径中打开“Open in GitBash”以启动命令行窗口。 通过在GitBash输入`git clone ***`命令可以克隆项目,如果遇到网络问题,则尝试更换不同的加速器解决。成功后,意味着已经将源代码下载到本地机器上。 接下来是安装CUDA(计算统一设备架构),这是使用YOLOV8的必要条件之一。它是一种由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型,能够有效利用GPU进行高性能计算任务。在开始前,请通过执行`nvidia-smi`命令确定显卡支持的最大CUDA版本,并下载相应版别安装。 完成CUDA安装后,可以通过运行`nvcc -V`验证其是否正确设置;如果输出了相应的版本信息,则表示成功配置完毕。 随后是YOLOV8依赖环境的搭建。这包括Python解释器、核心库及框架以及特定于YOLOV8的依赖包等组件。遵循官方文档中的指导进行安装,通常会涉及到PyTorch和其他如OpenCV和NumPy这样的必要库。 在完成所有设置后,用户可以开始训练模型了。这个阶段涉及数据集准备、配置文件调整及执行训练脚本等工作内容。根据YOLOV8的指南来定制自己的数据集,并修改相关参数以适应具体任务需求;同时还需要设定适当的训练轮次等细节问题。 当训练完成之后,下一步是将得到的新模型转换为适合实际应用的形式。这涉及到导出、优化和测试等一系列操作步骤,在确认无误后便可以部署到目标环境中了。 总之,使用YOLOV8的过程涵盖了从环境搭建至模型最终实施的全过程知识技能点,包括但不限于Git工具的应用、CUDA配置与安装、Python开发环境构建以及训练及应用阶段的具体实践。掌握了这些技术要点有助于用户更高效地完成基于YOLOV8的目标检测任务。
  • PyBullet-Gym: 开实现的OpenAI Gym MuJoCo,适于强化学习研究平台
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    PyBullet-Gym是一款开源软件工具包,它基于PyBullet物理引擎实现了OpenAI Gym中的MuJoCo环境,为强化学习的研究和开发提供了便捷高效的实验平台。 PyBullet Gymperium是OpenAI Gym MuJoCo环境的一个开源实现版本,旨在与OpenAI Gym强化学习研究平台配合使用,以支持开放研究。 目前,OpenAI Gym是最广泛使用的开发和比较强化学习算法的工具包之一。然而,对于一些具有挑战性的连续控制环境来说,它需要用户安装MuJoCo——一个商业物理引擎,并且该引擎在超过30天后运行时需要许可证。这种商业限制阻碍了开放研究,尤其是在有其他合适物理引擎的情况下。 此存储库提供了一种免费的替代方案来实现原始的MuJoCo环境。通过使用Python包装器pybullet重新实现了这些环境,从而将它们无缝集成到OpenAI Gym框架中。为了展示新环境的功能性,已经配置了许多RL代理以在该环境中开箱即用。此外,每个环境都附带了经过预训练的代理以便于研究实施过程中的便捷访问和使用。
  • A3C-LSTM: 在CartPole OpenAI Gym中的测试结果
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    简介:本文介绍了一种名为A3C-LSTM的算法,并在经典的强化学习问题CartPole环境中进行了实验验证,展示了该模型的有效性和优越性。 使用长期短期记忆网络(A3C-LSTM)的异步优势参与者关键算法实现的重要说明:此处展示的模型在当前环境下无法收敛。要查看融合模型,请参考Arthur的相关论文。 该训练仅适用于小批量大于30的情况,这有助于防止表现不佳的数据影响整体训练效果。奖励机制被设计用来加速学习过程,并提高效率。每完成100个回合后会保存一次模型状态。通过将全局参数中的任意一个设置为True,可以重新加载这些保存的模型进行进一步培训或直接用于测试。 这只是为了展示A3C-LSTM实现的一个示例代码。请注意,在这种环境下使用该方法并不意味着是学习的最佳途径!
  • 使PyTorchMLU220离线型(.cambricon)
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    本项目利用PyTorch框架开发,专注于为MLU220芯片优化并生成离线机器学习模型(.cambricon格式),促进高性能计算与部署。 将pth文件转换为.cambricon格式的代码主要包括量化模型生成、前向推理、融合推理及离线模型生成等内容。
  • Nix on Droid:Android设备提Nix的
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    Nix on Droid是一款专为Android设备设计的应用程序,它允许用户在移动设备上运行和管理基于Nix的软件包管理系统。 要在Android设备上安装Nix软件包管理器,请单击已安装的Android应用中的Nix软件包管理器选项。虽然这不是一个完整的系统版本,但它提供了一个庞大且预编译好的软件集合,并使用了功能强大的软件包管理系统。 目前该工具处于原型阶段,但已经可以正常使用。它不需要root权限、用户名称空间支持或禁用SELinux,不过依赖于proot和其他技术手段来运行。虽然与某些其他系统有关联,但它并不直接依赖这些系统的基础设施。 该项目包含以下内容: - 使用Nix表达式生成引导zipball,并将其用于在Android设备上安装nix-on-droid可执行文件和Nix软件包管理器。 - 一个模块化系统,允许用户直接在其设备上配置本地的Nix-on-Droid安装环境。 该工具仅在aarch64(即64位ARM架构)设备上进行了测试。虽然可能支持x86设备,但由于开发人员没有这些硬件,并且没有任何关于其运行效果的反馈报告,因此无法确认这一点。 请注意,此版本不适用于32位ARM设备。
  • 2014年的电容量优化配置
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    本研究探讨了在2014年的背景下,如何通过优化配置提高可再生能源供电系统中电源的有效利用率和稳定性,旨在促进清洁能源更高效的利用。 可再生能源发电的研究对智能电网建设具有重要意义。本段落研究了含有风力发电机、光伏阵列以及小型抽水蓄能电站的可再生能源供电系统的电源容量优化配置问题。基于分析并建立相关模型,结合全年风光资源及负荷数据,建立了以等年值经济成本最小为目标的数学模型,并采用遗传算法进行求解。通过算例验证表明,该方法得出的优化方案具有较强的适应性,能够提高可再生能源发电的整体能源利用率和经济效益,同时降低投资成本。
  • Grammarly旧版在Terminal Server的Word中加载项使,新版不此功
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    本文介绍了Grammarly不同版本在Microsoft Word中的兼容性变化,特别指出其旧版能在终端服务器环境下以加载项形式运行,而最新版则不再具备这一特性。 Grammarly的旧版本可以在Terminal Server上作为Word加载项使用,但新版本不再提供这种支持。