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Traffic-Light-Control-with-Reinforcement-Learning-Using-FLOW-and-SUMO: 该项目旨在通过强化学习...

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简介：
简介：本项目利用FLOW和SUMO工具，采用强化学习技术优化交通信号控制，以期改善道路通行效率与安全性。 进行红绿灯交通学习的步骤如下： 1. 安装FLOW框架。 2. 安装SUMO（参照其官方文档下载页面）。 3. 将`custom_traffic_light_env.py`文件放入FLOW文件夹下的`/flow/flow/envs`目录中。 接下来，修改envs文件夹中的init.py文件，添加以下内容： ```python from flow.envs.custom_traffic_light_env import CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv __all__ = [CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv] ``` 确保按照上述步骤操作，以便正确配置环境进行红绿灯交通学习。

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  • Traffic-Light-Control-with-Reinforcement-Learning-Using-FLOW-and-SUMO: 该项目旨在通过强化学习...
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    简介：本项目利用FLOW和SUMO工具，采用强化学习技术优化交通信号控制，以期改善道路通行效率与安全性。 进行红绿灯交通学习的步骤如下： 1. 安装FLOW框架。 2. 安装SUMO（参照其官方文档下载页面）。 3. 将`custom_traffic_light_env.py`文件放入FLOW文件夹下的`/flow/flow/envs`目录中。 接下来，修改envs文件夹中的init.py文件，添加以下内容： ```python from flow.envs.custom_traffic_light_env import CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv __all__ = [CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv] ``` 确保按照上述步骤操作，以便正确配置环境进行红绿灯交通学习。
     
  • Reinforcement Learning with Optimal Control
    优质
    本课程探讨强化学习与最优控制理论，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划及函数近似等主题，旨在培养学生解决复杂系统优化问题的能力。 《强化学习与最优控制》；作者：Dimitri P. Bertsekas；出版社：MIT；出版日期：2018年12月14日；类型：教材草案。
     
  • 增强学习（reinforcement learning）
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    增强学习是一种机器学习方法，它通过智能体与环境的交互，利用奖励信号来学习最优决策策略。这种方法模仿了人类和动物的学习过程，在不确定性和复杂环境中表现出强大的适应能力。 一本关于强化学习的优秀教材，附带代码示例，非常值得拥有！
     
  • Reinforcement Learning and Optimal Control: By Dimitri P. Bertsek...
    优质
    《Reinforcement Learning and Optimal Control》由Dimitri P. Bertsekas撰写，结合强化学习与最优控制理论，为解决复杂动态系统决策问题提供数学框架。 This draft was written by Dimitri P. Bertsekas from MIT and may be published in 2019 by Athena Scientific. It is a valuable resource for studying reinforcement learning and optimization.
     
  • 《强化学习（Introduction to Reinforcement Learning, 中文版）》
    优质
    本书为《Reinforcement Learning: An Introduction》的中文译本，系统介绍了强化学习的基本概念、算法及应用，适合人工智能领域的研究者和爱好者阅读。 由于官方翻译版本已经发布，本项目将不定期进行更新维护。 请参考并使用官方发布的中文译本：《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）。 该项目是针对书籍《强化学习导论》（第二版）的中文翻译工作，旨在帮助对强化学习感兴趣的读者更好地理解和交流。目前提供在线阅读地址，并附有英文原版链接供参考。 当前翻译进度如下： - 第二版前言 - 第一版前言 - 符号说明 - 第1章（初步翻译与校对） - 第2章（初步翻译完成） - 第3章至第17章均处于初步翻译阶段
     
  • Reinforcement Learning Mario: 本项目旨在应用先进的深度强化学习技术，特别是近端策略优化(PPO)，来...
    优质
    简介：该项目运用先进深度强化学习技术，尤其是近端策略优化（PPO）算法，使经典游戏《超级马里奥》中的角色自主学习并提高游戏表现。 超级马里奥兄弟（SMB）是一款流行的动作游戏，它拥有“真实”的环境和广阔的可能状态空间，非常适合用来设计能够玩计算机游戏的强化学习代理。这款游戏要求玩家与各种对象及障碍进行互动，从而鼓励采用知识丰富的学习方法。 在研究中，我们使用了OpenAI Gym提供的框架，并利用超级马里奥兄弟体育馆从游戏中提取信息以训练一种名为PPO（Proximal Policy Optimization）的RL特工。为了提升代理的表现力，我们在环境中引入了一些预处理技术，比如帧缩放、随机跳帧、帧堆叠和噪声网络等方法。 此外，我们通过增加回滚操作来提高训练过程中的稳定性，并创建了PPO的一种变体。实验结果表明，在经过20小时的训练后，特工能够成功完成游戏关卡。我们的研究证明了一种比常规PPO实施更有效的方案：在不进行数据预处理的情况下性能提高了50%，而在应用数据预处理技术时则提升了10%。 在整个项目中，我们主要使用PyTorch作为机器学习的库。
     
  • 最全的强化学习路径规划资源包 Reinforcement-learning-with-tensorflow-master.zip
    优质
    本资源包提供了一套全面的强化学习路径规划教程与代码示例，基于TensorFlow实现，涵盖从基础概念到高级技术的所有内容。 使用强化学习进行路径规划是一个值得探索的领域。各种不同的强化学习算法都适用于初学者从理论到实践的学习过程，并且可以通过编写代码来加深理解。
     
  • Solving-VRPTW-with-Reinforcement-Learning
    优质
    本文探讨了运用强化学习解决带时间窗口的车辆路由问题（VRPTW），提出了一种创新算法，以提高物流配送效率和降低成本。 解决VRPTW的强化学习方法涉及利用机器学习技术来优化车辆路径规划问题，在考虑时间窗口约束的情况下提高配送效率和服务质量。通过训练智能体在复杂的物流环境中做出最优决策，可以有效减少运输成本并提升客户满意度。这种方法为动态变化的实际应用场景提供了灵活且高效的解决方案。