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基于PyTorch的在线强化学习11种常用算法代码实现

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简介：
本项目提供了基于PyTorch框架下多种在线强化学习算法的完整实现代码，包括但不限于DQN、DDPG等十一种经典模型。每种算法都经过详细设计与调试，可直接应用于实际问题解决中。 这个资源包含了一个使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，并且可以单独运行以测试其在不同环境中的性能。以下是该资源中包括的具体算法： 1. Q-learning 2. SARSA 3. DQN (Deep Q-Network) 4. Double-DQN 5. Dueling-DQN 6. PG (Policy Gradient) 7. AC (Actor-Critic) 8. PPO (Proximal Policy Optimization) 9. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 10. TD3 (Twin Delayed DDPG) 11. SAC (Soft Actor-Critic)

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  • 基于PyTorch的在线强化学习11种常用算法代码实现
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    本项目提供了基于PyTorch框架下多种在线强化学习算法的完整实现代码，包括但不限于DQN、DDPG等十一种经典模型。每种算法都经过详细设计与调试，可直接应用于实际问题解决中。 这个资源包含了一个使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，并且可以单独运行以测试其在不同环境中的性能。以下是该资源中包括的具体算法： 1. Q-learning 2. SARSA 3. DQN (Deep Q-Network) 4. Double-DQN 5. Dueling-DQN 6. PG (Policy Gradient) 7. AC (Actor-Critic) 8. PPO (Proximal Policy Optimization) 9. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 10. TD3 (Twin Delayed DDPG) 11. SAC (Soft Actor-Critic)
     
  • Pytorch下的强化学习算法实现全家桶
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    本项目汇集了在PyTorch平台上多种经典和现代的强化学习算法的高效实现，旨在为研究人员与实践者提供一套全面、灵活且易于使用的工具集。 该框架基于PyTorch实现了一系列算法，包括Q-Learning、Sarsa、DQN、DQN-CNN、Double DQN、Hierarchical DQN、PG（策略梯度）、A2C（异步优势演员评论家）、SAC（软演员批评）、PPO（ proximal 政策优化）和TD3等。框架能够适应GPU与CPU的不同条件，支持模型保存及断点续训功能，并具备测试结果绘图能力。此外，用户可以根据自己的需求对环境进行定制化修改，具有较高的灵活性和实用性。
     
  • MBPO_PyTorch: 基于模型的强化学习算法MBPO的PyTorch实现副本
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    简介：MBPO_PyTorch是基于模型的强化学习算法MBPO在PyTorch框架下的实现版本，为研究者和开发者提供高效的环境模拟与策略优化工具。 这是对PyTorch中的基于模型的强化学习算法MBPO的重新实现概述。原代码使用TensorFlow集成模型重现了结果，但在采用PyTorch集成模型的情况下性能有所下降。这段新代码利用PyTorch重做了集成动力学模型，并缩小了与原始版本之间的差距。性能比较是在两个特定任务上进行的，其余的任务没有经过测试。然而，在已经测试过的这两个任务中，相比于官方提供的TensorFlow实现，该使用PyTorch实现得到了类似的结果。 依赖关系：MuJoCo 1.5和2.0 用法： - python main_mbpo.py --env_name Walker2d-v2 --num_epoch 300 --model_type pytorch - python main_mbpo.py --env_name Hopper-v2 --num_epoch 300 --model_type pytorch
     
  • 基于MATLAB的TD算法在强化学习中的实现
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    本研究探讨了在MATLAB环境下利用TD（时差）算法进行强化学习模型构建与应用的方法，旨在通过具体实例展示该方法的有效性。 MATLAB例程实现强化学习中的TD算法，为学习者提供帮助。
     
  • 基于Python和PyTorch的强化学习算法集合
    优质
    本项目汇集了多种使用Python及PyTorch实现的强化学习算法，旨在为研究者与开发者提供便捷的学习与实验平台。 PyTorch实现的强化学习算法集。
     
  • 基于Keras的REINFORCE算法实现（强化学习）
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    本项目利用Keras框架实现了REINFORCE算法，并应用于强化学习场景中，展示了如何通过代码实践来解决智能体决策问题。 使用Keras实现REINFORCE算法的强化学习：Policy Gradient最小化实现 这是一个基于随机策略梯度算法在Keras中的简单实现。 Pong Agent示例显示，在大约8000集之后，该代理获得胜利的频率有所增加。下面是得分图。
     
  • PyTorch-ActorCriticRL: 连续动作强化学习中DDPG算法的PyTorch实现
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    简介：本项目为连续动作空间下的强化学习提供了基于PyTorch框架的DDPG算法实现，适用于各类动态环境中的智能体控制任务。 PyTorch-ActorCriticRL 是一个使用 PyTorch 实现的连续动作 actor-critic 算法框架。该算法采用 DeepMind 的深度确定性策略梯度（DDPG）方法来更新演员网络与评论者网络，并在执行确定性策略的同时于连续动作空间中进行探索。 具体来说，DDPG 是一种基于策略梯度的方法，它利用随机行为策略来进行探索，在这种情况下是使用了 Ornstein-Uhlenbeck 方法。同时输出一个确定性的目标策略，这使得学习过程更加稳定和有效。 政策估算（演员部分）：Actor 网络由三层神经网络构成，该网络接收状态输入，并输出应该执行的动作 a 作为 Pi 的结果。 政策评估（批评者部分）：评论者网络同样包含三层结构的神经网络，它接受状态 s 和相应的动作 a 输入，然后计算出 Q(s, a) 表示的状态-动作值函数。 演员优化的目标是通过最小化损失来调整策略： \[ \min -Q(s,\pi (s)) \] 对于批评者的优化，则旨在减少如下形式的损失以改进价值估计： \[ L2(r + \gamma * Q(s,\pi_{target}(s))) - Q(s,a) \] 这里，\(r\) 是即时奖励，而 \(γ\) 则是折扣因子。
     
  • 基于PyTorch的TurtleBot3深度强化学习避障算法
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    本研究提出了一种基于PyTorch框架的深度强化学习方法，用于指导TurtleBot3机器人自主避开障碍物。通过智能算法优化路径规划，提高机器人的环境适应性和导航精度。 关于turtlebot3的强化学习避障研究，包括DQN、DDPG、PPO以及SAC算法的应用。我曾使用过DQN，并发现了一些需要调整的地方：首先路径代码需根据个人实际情况进行更改；其次神经网络输入的数量应与雷达接收到的数据维度相匹配；再者存储空间大小的设定也需要注意，其大小应该是两倍于输入数据量加上奖励和动作数据的总和。此外，该代码适用于其他环境及类似配置的小车系统。
     
  • DQN强化学习的Pytorch实现.zip
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    本资源提供了使用Python深度学习框架PyTorch实现的经典DQN（Deep Q-Network）算法代码。适合研究和理解基于强化学习的智能决策过程。 PyTorch 实现 DQN 强化学习涉及使用 PyTorch 框架来构建深度 Q 网络（DQN），这是一种用于训练智能体在环境中采取行动以获得最大累积奖励的算法。实现过程中，通常包括定义神经网络结构、设计经验回放机制以及设置目标Q网络更新策略等步骤。这种技术广泛应用于解决各种决策问题，如游戏玩法规则的学习和机器人导航任务优化等领域。
     
  • 基于强化学习算法的猫和老鼠游戏代码实现
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    本项目采用强化学习算法，模拟经典猫和老鼠游戏，通过训练模型使“猫”学会捕捉“老鼠”的策略，展示智能体在复杂环境中的决策过程。 强化学习是人工智能领域的一种机器学习方法，它通过与环境的互动来获取最优策略以最大化预期奖励。在“猫和老鼠”游戏中，这一技术被用来让角色（如猫或老鼠）通过试错的方式学会如何更有效地达成目标。 强化学习包含四个关键要素：环境、代理、动作及奖励。在这个例子中，“猫和老鼠”的游戏世界构成了环境，其中包含了规则以及动态行为；代理则是实现该过程的学习算法，例如RLearner类所示的执行行动并根据结果更新策略的方式。在每一步里，角色可以选择特定的行为（如移动或躲避）作为动作，并且每个动作的结果会带来相应的奖励反馈。 代码中的CatAndMouseWorld类定义了游戏世界的规则和状态信息，包括猫与老鼠的位置及边界条件等；RLearner可能实现了强化学习算法的核心部分。这些算法通过迭代更新代理的动作值函数来预测在不同状态下执行各种行动的未来收益情况。此外，RLPolicy负责基于当前的状态选择最优动作。 boardPanel和chartPanel分别代表游戏界面显示以及记录学习过程图表的部分，便于用户可视化游戏进展及学习效果；sampleWorlds可能包含了一些预设的游戏场景用于训练与测试强化算法；而RLController则控制整个流程并调用RLearner更新策略，并且通过交互来实现对游戏实体（如猫、老鼠或障碍物）的管理。 在实际操作中，随着不断尝试和反馈，角色会逐渐掌握更有效的决策方式。例如，在初始阶段代理随机选择动作，但随着时间推移它将学会优化行为以适应环境变化：猫可能优先追踪老鼠行踪；而老鼠则可能会利用障碍物躲避追捕者。 总之，“猫和老鼠”游戏展示了强化学习在模拟互动中的应用能力——通过自我训练来改进角色的行为策略。这一技术不仅适用于这类娱乐性场景，还可以广泛应用于机器人控制、资源管理及自动驾驶等多个领域中，彰显了其强大的潜力与实用性价值。