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Deep-Q-Learning 是一种强化学习方法，用于交通信号灯的预测。

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简介：
通过运用Sumo仿真环境与强化学习深度Q-learning相结合的技术，为本科生机器学习的入门学习提供了一种切实可行的途径。

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  • 基于 Deep Q-Learning 的交通信号灯强化学习与交通流量预测
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    本研究采用深度Q学习算法优化交通信号控制，并结合机器学习模型进行交通流量预测，旨在提高道路通行效率及减少拥堵。 使用SUMO仿真结合强化学习中的Deep Q-Learning方法适合本科阶段的机器学习入门学习。
     
  • Python环境下Deep Q Learning的深度强化学习算法实现
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    本项目在Python环境中实现了基于Deep Q Learning（DQL）的深度强化学习算法，旨在探索智能体通过与环境交互自主学习策略的过程。 基于Python的深度强化学习算法Deep Q Learning实现涉及使用神经网络来近似Q函数，从而解决传统Q学习在高维状态空间中的瓶颈问题。通过结合深度学习的能力处理复杂特征表示与强化学习探索决策制定相结合，该方法已经在多个环境中展示了强大的性能和泛化能力。
     
  • 改良型Q-learning的强化学习算法
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    本研究提出了一种改良型Q-learning算法，通过优化探索策略和更新规则，增强了传统Q-learning在复杂环境中的适应性和学习效率。 通过改进算法，我们实现了比Q学习更快的收敛速度，并能迅速找到最短路径。该程序采用MATLAB语言编写，既适合初学者使用，也适用于科研硕士的研究工作。
     
  • 贝叶斯Q学习：基于Bayesian Q Learning的强化学习算法实现
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    本项目致力于实现和研究贝叶斯Q学习算法，一种结合了概率模型与强化学习机制的方法，旨在探索不确定环境下的最优决策策略。通过Python等编程语言构建模拟实验，验证该算法在不同场景中的应用效果及优势。 贝叶斯Q学习是一种基于概率的强化学习（RL）算法实现方法。它通过使用贝叶斯统计来更新动作价值函数的估计，从而在不确定环境中做出决策。这种方法能够有效地处理环境中的不确定性，并且可以逐步减少对初始假设的依赖，提高模型的学习效率和适应性。
     
  • 深度Q学习代理在交通信号控制中的应用：强化学习...
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    本研究探讨了将深度Q学习算法应用于城市交通信号控制系统中，通过模拟实验评估其改善道路通行效率和减少车辆等待时间的效果。 用于交通信号控制的Deep Q学习代理采用了深入的Q-Learning强化学习方法，在交叉路口选择合适的交通灯相位以最大化交通效率。这段代码源自我的硕士论文，并简化了我研究中使用的代码版本，旨在为希望通过SUMO进行深度强化学习的人提供一个良好的起点。 入门指南将帮助您在本地计算机上复制并运行该项目的副本。以下是最简单的步骤，以便您可以轻松地从头开始执行算法： 1. 建议使用配备NVIDIA GPU的电脑。 2. 下载安装Anaconda（用于创建和管理环境）。 3. 安装SUMO软件。 4. 正确配置tensorflow-gpu以避免任何潜在问题。简而言之，您需要在终端中输入命令：`conda create --name tf_gpu`来设置合适的运行环境。 希望这个存储库对您的项目有所帮助。
     
  • 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。
     
  • RL4J：基于 JVM 的深度强化学习（Deep-Q, A3C）
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    RL4J是一款专为Java虚拟机(JVM)设计的深度强化学习库，支持主流算法如Deep Q-Learning和异步优势演员评论家(A3C)，助力开发者在JVM平台上高效实现智能代理。 RL4J 是一个与 deeplearning4j 集成并在 Apache 2.0 开源许可下发布的强化学习框架。它支持 DQN（带双 DQN 的深度 Q 学习）以及异步强化学习（A3C，异步 NStepQlearning）。输入可以是低维的（信息数组）和高维的（像素）。一篇有用的博客文章向您介绍强化学习、DQN 和 Async RL。 快速开始安装： - 安装可视化厄运 Doom 尚未准备好。但如果您喜欢冒险，可以通过一些额外步骤让它工作。 - 您将需要 vizdoom，并编译本机库并将其移动到项目根目录中的文件夹中。 - 设置环境变量 `export MAVEN_OPTS=-Djava.library.path=THEFOLDEROFTHELIB` 并使用命令 `mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=YOURMAINCLASS` 进行操作。
     
  • Deep Q Learning Cartpole: 用深度强化学习使手推车上平衡杆稳定
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    本项目运用深度Q学习算法实现手推车上的平衡杆长期保持直立状态。通过智能决策优化控制策略，在无先验知识条件下，让系统自主学会任务完成技巧。 深度Q学习使用深度强化学习来稳定推车上的倒立摆。该项目采用OpenAI健身房的Cartpole-v1环境进行开发。在这个环境中，杆通过一个不受控制的接头连接到手推车上，而该手推车可以在没有摩擦力影响的情况下沿轨道移动。系统操作是通过对推车施加+1或-1的力量来实现。初始状态下钟摆直立向上，目标是在不使其倒下的前提下保持其稳定状态。 每当杆子能够维持在垂直位置时，都会获得正向的奖励点（即每个时间段都提供+1的奖励）。如果杆与垂直方向的角度超过15度或者手推车从中心位移超出2.4单位距离，则认为当前尝试失败，并结束该回合。整个项目是在使用Anaconda发行版安装的Jupyter Notebook中开发完成，而此版本包含了Python以及众多用于科学计算和数据科学研究所需的软件包。 该项目所使用的编程语言为python 3.5，同时利用了Keras库进行深度学习模型构建与训练工作。
     
  • 强化学习（Q Learning）的Python代码实现
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    本项目提供了一个基于Python语言的Q-Learning算法实现，旨在帮助初学者理解并实践这一强化学习的核心技术。通过实例演示了如何利用Q表进行状态-动作价值的学习与更新过程，适用于环境建模、策略优化等领域研究。 Q函数、贪婪策略以及强化学习的基础实例可以使用Python语言进行代码实现。