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NCS-RL：含负相关搜索框架的强化学习算法实现。包括四种算法

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简介：
《NCS-RL: 强化学习中利用负相关搜索框架的创新方法》简介：本文提出一种基于负相关搜索策略的新型强化学习算法NCS-RL，内含四大核心算法变体，旨在提升复杂环境下的决策效率与准确性。 README NCS（Negative Correlated Search）框架包含了以下组件： - NCS-C：核心搜索算法实现。 - NCSCC：可能指特定的应用或扩展模块。 - NCNES：可能是环境设置或者配置文件。 - NCSREsrc/decomposer.py: 变量分组类 - env_wrappers.py: gym环境中atari游戏的预处理操作 - ops.py: 辅助定义atari游戏策略模型的相关函数和工具方法 - models.py: 定义了atari游戏的策略模型架构。 - policy.py: 包含封装好的atari游戏策略类，支持rollout（测试策略）功能。 - testfunc.py：CEC测试环境相关代码或辅助函数。 - logger.py：日志记录工具文件。 其余文件位于data/test/scripts/目录下。运行此框架需要满足以下要求： 1. 支持mpi和run的执行环境 2. Python语言，推荐使用tensorflow 1.x版本

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  • NCS-RL：含负相关搜索框架的强化学习算法实现。包括四种算法
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    《NCS-RL: 强化学习中利用负相关搜索框架的创新方法》简介：本文提出一种基于负相关搜索策略的新型强化学习算法NCS-RL，内含四大核心算法变体，旨在提升复杂环境下的决策效率与准确性。 README NCS（Negative Correlated Search）框架包含了以下组件： - NCS-C：核心搜索算法实现。 - NCSCC：可能指特定的应用或扩展模块。 - NCNES：可能是环境设置或者配置文件。 - NCSREsrc/decomposer.py: 变量分组类 - env_wrappers.py: gym环境中atari游戏的预处理操作 - ops.py: 辅助定义atari游戏策略模型的相关函数和工具方法 - models.py: 定义了atari游戏的策略模型架构。 - policy.py: 包含封装好的atari游戏策略类，支持rollout（测试策略）功能。 - testfunc.py：CEC测试环境相关代码或辅助函数。 - logger.py：日志记录工具文件。 其余文件位于data/test/scripts/目录下。运行此框架需要满足以下要求： 1. 支持mpi和run的执行环境 2. Python语言，推荐使用tensorflow 1.x版本
     
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