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基于深度强化学习的小球弹射控制系统，对比了DDPG和TD3算法的仿真结果，并在Matlab 2021a环境下进行了测试。

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简介：
通过对深度强化学习小球弹射控制系统进行仿真对比分析，研究了DDPG和TD3两种算法的表现。该仿真实验使用了matlab 2021a软件平台进行测试和验证。

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  • 小球弹射控制系统的深度强化学习仿真对比（DDPG与TD3），使用MATLAB 2021a进行测试
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    本研究利用MATLAB 2021a平台，比较了DDPG和TD3算法在小球弹射控制系统中的性能表现，并进行了深度强化学习的仿真分析。 基于深度强化学习的小球弹射控制系统仿真对比DDPG和TD3，在MATLAB 2021a环境下进行测试。
     
  • MATLAB中深度强化学习比较：DDPG、PG和TD3的源码分析
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    本文深入探讨并对比了在MATLAB环境下实现的三种主流深度强化学习算法（DDPG、PG及TD3）的源代码，旨在揭示各自的技术细节与性能差异。 本段落对比了DDPG、PG以及TD3三种深度强化学习方法在MATLAB中的应用，并提供了相应的源码。
     
  • 深度强化学习：在PyTorch中的DQN、SAC、DDPG、TD3等深度RL实现
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    本书深入讲解了如何使用PyTorch框架实现多种深度强化学习算法，包括DQN、SAC、DDPG和TD3，是掌握现代智能决策系统技术的绝佳资源。 使用Pytorch实现的深度强化学习算法列表如下： 关于深入探讨实验结果： - 离散环境：LunarLander-v2 - 连续环境：Pendulum-v0 所涉及的具体算法包括： 1. DQN（Deep Q-Network） 2. VPG（Vanilla Policy Gradient） 3. DDPG（Deterministic Policy Gradient） 4. TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient） 5. SAC（Soft Actor-Critic） 6. PPO（Proximal Policy Optimization） 使用方法： 只需直接运行文件中的相应算法。 在学习这些算法的过程中，由于它们来自不同的来源，因此各个算法之间没有通用的结构。 未来计划：如果有时间，我将为电梯控制系统添加一个简单的强化学习程序，并改进实验结果展示图形。
     
  • 利用Simulink进行基于DDPG强化学习的控制器建模及仿真
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    本研究运用Simulink平台，结合深度确定性策略梯度（DDPG）算法，构建并仿真了先进的控制器模型，探索其在复杂系统控制中的应用潜力。 本段落将深入探讨如何利用MATLAB的Simulink工具箱实现基于DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）强化学习的控制器建模与仿真。作为针对连续动作空间问题的一种深度强化学习算法，DDPG结合了Q-learning的思想及确定性策略梯度方法，能够有效学习在复杂环境中的任务执行策略。 本段落首先阐述DDPG算法的核心概念：该算法由Actor网络和Critic网络组成。其中，Actor网络负责生成动作，并通过不断更新以找到当前状态下最优的动作；而Critic网络则评估Actor选择的行动的质量（即Q值），为Actor提供优化路径。这两个部分相互作用、共同进化。 在Simulink环境中，我们可以通过构建模块来实现这些算法组件。“tops.slx”文件是一个包含DDPG所需全部组件的Simulink模型，包括神经网络架构、状态与动作输入输出以及学习过程控制逻辑等。通过运行该模型，我们可以观察到控制器如何根据环境反馈逐步改进其策略。 “Runme.m”脚本用于设置参数、初始化仿真环境并执行模拟任务。“DDPG.mat”文件则可能保存预训练的模型参数或初始状态，以便快速启动仿真，这对于研究过程非常有用。通过这种方式可以避免从零开始训练，节省大量计算资源。 在Simulink教程案例50中，我们将看到如何将这些理论概念应用于实际控制问题上（例如机械臂控制任务）。这不仅展示了Simulink的强大功能——用于实现和可视化强化学习算法，特别是DDPG；还为工程师及研究人员提供了一种直观的方式来理解与应用该技术于控制系统中的方法。
     
  • 深度强化学习方法比较：DDPG、PG和TD3的分析与代码操作演示视频
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    本视频深入探讨并对比了三种热门的深度强化学习算法——DDPG、PG及TD3，通过详尽的理论讲解与实际代码演示，帮助观众掌握这些方法的核心原理及其应用。 深度强化学习对比分析了DDPG、PG以及TD3三种方法，并包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试；运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件；在执行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频。
     
  • 在UE4仿真环境中使用TD3算法实现USV避障的深度强化学习完整源码分享
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    本项目通过Unity Engine 4（UE4）仿真环境，采用TD3算法进行训练，实现了无人水面船（USV）自主避障功能。提供完整的深度强化学习源代码供参考和研究使用。 在现代海洋工程与自动化领域内，无人水面船（USV）的研发及应用正在迅速发展。这些船只能够在恶劣环境或危险区域执行任务而不需人员直接参与，这有助于提高效率并确保安全水平。 随着技术的进步，将深度强化学习算法应用于USV的智能控制，在避障方面尤其受到关注。在这个过程中，Unreal Engine 4（UE4）因为其强大的图形渲染能力和高度定制性被广泛用于模拟真实世界的复杂场景和物理效应。 本段落介绍了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法在USV于UE4仿真环境中的避障技术实现。TD3是一种先进的强化学习算法，它通过增加目标政策的延迟更新以及引入策略噪声来减少过估计问题，并提高稳定性和性能。该方法旨在训练USV具备安全导航能力，在存在动态和静态障碍物的真实环境中进行有效操作。 为了达到这一目的，首先需要在UE4中构建详细的仿真环境以模拟真实海洋条件、各种障碍及海上交通情况等复杂因素。这包括高效地利用软件来模拟USV的推进力、转向能力和速度控制，并与周围环境互动的能力。此外还需要创建多样化的场景并加入物理效应和动态障碍物，确保训练过程中智能体面对的各种挑战。 接下来是TD3算法的具体实现过程。在这一阶段需定义用于代表USV行动策略的神经网络结构；该模型输入为当前状态信息（如位置、速度及相对障碍距离），输出则包括行为指令（加速减速或转向等）。通过经验回放机制和目标网络的设计，可以稳定学习并减少波动。 在整个训练过程中，智能体将不断与仿真环境交互以探索最优避障策略。这通常涉及大量的试错过程，在此期间智能体会经历各种碰撞及成功的避险尝试，并根据深度强化学习算法调整其行为模式直至能够有效避开障碍物且安全完成预定航线任务。 本段落分享的源码展示了从理论到实践应用的一整套解决方案，不仅提供了一个代码库供研究者参考使用，还加深了对深度强化学习、USV智能控制及UE4仿真技术的理解。通过深入分析和实际操作该代码集，研究人员能够更好地掌握如何利用这些算法解决具体问题，并在此基础上进行改进创新。 此外，源码的开放还有利于促进学术界的合作与交流。通过对源码的研究讨论共同进步可以加速相关领域的技术发展并协同攻克USV自主控制及避障中的难题。因此这一资源对于推动无人水面船技术的进步具有重要意义和价值。
     
  • （DDPG中文）基于深度强化学习的连续控制CH
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    本项目采用深度确定性策略梯度算法（DDPG），探索并实现了在复杂环境中的连续动作空间优化控制，结合神经网络模型以解决强化学习中连续控制问题。 Continuous control with deep reinforcement learning (DDPG) is a method that applies deep neural networks to solve continuous control problems in the field of reinforcement learning. This approach combines actor-critic methods with experience replay and target network techniques, allowing agents to learn optimal policies for complex environments through trial and error. DDPG can be applied to various tasks such as robotics, gaming, finance, and more where precise control over continuous action spaces is required.
     
  • 基于MATLAB的深度强化学习控制系统.zip
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    本资源为基于MATLAB开发的深度强化学习控制系统的代码和文档集合，适用于自动化、机器人技术等领域中的智能控制研究与应用。 深度学习是机器学习的一个分支领域，它基于人工神经网络的研究成果，并利用多层次的神经网络进行复杂的学习与模式识别任务。这一技术对于图像及语音识别、自然语言处理以及医学影像分析等众多应用至关重要。 1. **神经网络**：它是构建深度学习模型的核心结构，包括输入层、隐藏层和输出层，每一层级由多个神经元构成，并通过权重连接来实现信息传递。 2. **前馈神经网络**：这是一种最常见类型的神经网络，在这种架构中，数据从输入端流向隐藏层并最终到达输出端。 3. **卷积神经网络（CNNs）**：该类型特别适用于图像处理任务。它利用特定的卷积操作来捕捉和提取图片中的关键特征信息。 4. **循环神经网络（RNNs）**：这类模型能够有效应对序列数据，如时间序列或自然语言文本等。它们的独特之处在于具备记忆功能，可以捕获并理解输入数据的时间相关性。 5. **长短期记忆网络（LSTM）**：作为RNN的一种变体，LSTMs通过引入特殊的门机制来更好地处理长期依赖问题，在复杂的时间序列预测任务中表现出色。 6. **生成对抗网络（GANs）**: 由两个相互竞争的神经网络组成——一个负责数据生成而另一个则评估其真实性。这种架构在图像合成和风格迁移等应用领域取得了重大突破。 7. **深度学习框架**：例如TensorFlow、Keras以及PyTorch，这些工具包简化了模型的设计与训练过程，并提供了丰富的功能支持。 8. **激活函数**：包括ReLU（修正线性单元）、Sigmoid及Tanh等功能，在神经网络中引入非线性特性以增强其表达能力。 9. **损失函数**：用于衡量预测值和真实标签之间的差距，常见的有均方误差(MSE)与交叉熵(Cross-Entropy)等方法。 10. **优化算法**：如梯度下降、随机梯度下降(SGD)及Adam等技术被广泛应用于调整模型参数以最小化损失函数。 11. **正则化策略**：例如Dropout和L1/L2范数约束，可以有效防止过度拟合现象的发生。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**: 利用在某个任务上已经训练好的网络架构来改进另一个相关问题的学习效果。这种方法能够显著提高模型的泛化能力和效率。 尽管深度学习已经在多个领域取得了令人瞩目的成就，但它仍面临诸如对大量数据的需求、解释性差以及计算资源消耗大等问题与挑战。研究人员正在积极探索新的方法以解决这些问题并推动该领域的进一步发展。