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安装Mujoco、mujoco-py、gym和baseline的强化学习平台

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简介：
本简介提供了一个详细的教程，指导用户在计算平台上安装Mujoco物理模拟器、mujoco-py接口以及gym和baselines等常用库，为开展强化学习研究与应用打下坚实基础。 MuJoCo是一个物理模拟器，适用于机器人控制优化等领域研究。 下载MuJoCo 2.0对应平台的安装包： 创建目录并解压文件： ``` mkdir ~/.mujoco cp mujoco200_linux.zip ~/.mujoco cd ~/.mujoco unzip mujoco200_linux.zip ```

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  • 安装Mujoco、mujoco-py、gym和baseline的强化学习平台
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    本简介提供了一个详细的教程，指导用户在计算平台上安装Mujoco物理模拟器、mujoco-py接口以及gym和baselines等常用库，为开展强化学习研究与应用打下坚实基础。 MuJoCo是一个物理模拟器，适用于机器人控制优化等领域研究。 下载MuJoCo 2.0对应平台的安装包： 创建目录并解压文件： ``` mkdir ~/.mujoco cp mujoco200_linux.zip ~/.mujoco cd ~/.mujoco unzip mujoco200_linux.zip ```
     
  • PyBullet-Gym: 开源实现的OpenAI Gym MuJoCo环境，适用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。
     
  • Mujoco平台上深度强化学习的构建指导
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    本指南深入讲解了如何在Mujoco平台使用深度强化学习技术进行复杂机器人任务建模与优化的方法和实践技巧。 本段落详细总结了在Ubuntu 16.04系统上搭建深度强化学习环境的过程，并使用OpenAI的gym针对mujoco-py进行训练的方法。此外，还解决了安装Mujoco后，在Ubuntu重启时可能出现键盘鼠标失灵的问题。
     
  • MuJoCo与mujoco-py：详解物理引擎及其Python接口
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    本文详细介绍物理模拟引擎MuJoCo及其Python接口mujoco-py的功能和使用方法，为机器人学、计算机视觉等领域的研究者提供学习资料。 状态：维护（预计错误修复和次要更新） MuJoCo是一个物理引擎，能够进行带有接触点的详细且高效的刚体模拟。mujoco-py允许在Python 3中使用MuJoCo。 该库已更新为与2018年10月1日发布的MuJoCo版本2.0兼容。 概要 要求 当前支持以下平台： - Linux和Python 3.6及以上版本。 - 带有Python 3.6及以上版本的OSX。 以下是已经弃用且不再受支持的平台： - Windows支持已被弃用并已删除。 - Python 2已被弃用并已删除。使用Python 2的用户可以停留在一个较早的版本，最新可用版本可以通过pip install mujoco-py==0.5.7进行安装。 安装MuJoCo 如果您是学生，则可以获得30天的免费试用期或者申请到免费许可证。许可密钥将通过电子邮件发送，并包含进一步的信息。
     
  • MuJoCo
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    MuJoCo（Multi-Joint Dynamics with Contact）是一款用于模拟多关节系统动力学的强大软件工具包，特别适用于机器人技术、生物力学及人工智能领域的研究与开发。 超现实机器人套件的最新更新如下：[03/08/2020] 添加了新的功能来调整相机的姿态；[02/08/2020] 使用Franka Emika机械臂增加了模型与环境的支持；[12/10/2019] 在v0.3.0版本中切换到了MuJoCo 2.0。超现实机器人套件是一个支持复制和模拟的基准工具，旨在为可重复性的机器人研究提供便利。当前版本主要关注于通过强化学习进行机器人操纵的研究。 该库设计用于与平滑地交互，并且强化学习一直是机器人技术领域中强大而通用的方法之一。当结合深度神经网络（即深度强化学习或DRL）时，在各种类型的机器人控制问题上取得了令人瞩目的成就。然而，由于挑战性在复制性和可重复性的方面，这削弱了研究的进步。 我们的目标是提供一系列易于访问的基准任务来促进公正和严格的评估，并有助于我们更好地理解新的方法。该框架最早由SVL的研究人员于2017年底开发，作为机器人学习研究内部工具的一部分。
     
  • 强化学习Baseline项目：在Gym环境中玩Atari游戏
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    本项目运用强化学习技术，专注于开发和测试各种算法在经典Atari游戏中达到高分的能力。通过OpenAI Gym环境，我们探索并实现多种Baseline模型，以期优化智能体的表现。 在gym环境中集成的Atari游戏可用于DQN训练，但操作不够方便。因此，在baseline中专门对gym环境进行了重写以更好地适应DQN的训练需求。从源码可以看出，只需重写两个函数：`reset()`和`step()`；由于没有重写`render()`函数，所以画面未被显示出来。 1. `NoopResetEnv()` 函数的功能是，在前30帧中不做任何操作以跳过初始状态。这有助于增加初始画面的随机性，避免陷入过拟合。 ```python class NoopResetEnv(gym.Wrapper): def __init__(self, env, noop_max=30): super(NoopResetEnv, self).__init__(env) # 初始化代码省略 ``` 这段初始化代码中，`super()`函数用于调用父类的构造方法，并设置最大空操作帧数为30。实际实现细节可以根据具体需求进行调整。
     
  • Mujoco-PG: Mujoco环境中Vanilla PG、TNPG、TRPO和PPO的PyTorch实现
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    本项目提供了在MuJoCo物理仿真环境下的经典策略梯度算法（原生PG、TNPG、TRPO及PPO）的PyTorch版本，便于研究与学习。 pytorch-trpo 是一个使用 PyTorch 实现的库，包括香草策略梯度（Vanilla Policy Gradient）、截断自然策略梯度（Truncated Natural Policy Gradient）、信任区域策略优化（Trust Region Policy Optimization）以及近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization）。支持的环境有 Ant-v2、HalfCheetah-v2、Hopper-v2、Humanoid-v2、HumanoidStandup-v2、InvertedPendulum-v2、Reacher-v2、Swimmer-v2 和 Walker2d-v2。运行代码时，可以使用命令 `python train.py --algorithm 算法名称 --env 环境名称` 来指定使用的训练算法和环境。
     
  • 基于Python和gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台
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    本项目开发了一个基于Python与gym环境的多智能体追逃博弈平台，旨在研究并实现多种强化学习算法在复杂交互场景中的应用效果。 【作品名称】：基于 Python+gym 框架下的多智能体追逃博弈强化学习平台 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目基于 Python+gym 框架，构建了一个用于多智能体追逃博弈的强化学习平台。该平台旨在帮助用户理解并实践相关技术领域知识，并且可以应用于多种学术和实际场景中。
     
  • 在Windows 10下安装MuJoCo的完整版软件包
    优质
    本教程提供详尽步骤，在Windows 10操作系统上完整安装MuJoCo物理仿真软件，涵盖所有必要的配置和设置。 该安装包包含了在Windows 10下安装Mujoco的所有配置文件，包括VS编译插件、mujoco150以及mujoco-py150的详细安装教程。有关这些内容的具体信息可以在我的博客中找到。
     
  • 基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台.zip
    优质
    本项目为一个基于Gym框架设计开发的多智能体追逃博弈环境，旨在研究和实现强化学习算法在复杂动态场景下的应用。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合用作计算机、数学或电子信息专业的课程设计、期末大作业及毕业设计项目，并可供学习参考。作为参考资料，若需实现其他功能，则需要能够理解代码并热衷于钻研和自行调试。此资源名为“gym 框架下的多智能体追逃博弈强化学习平台.zip”。