（1）在中国A股市场15只股票上的应用 （2）构建投资组合 （3）每日调仓 （4）绘制收益率曲线 （5）PPO算法

这是作者花了很多心血编译并封装的高斯伪谱算法等一系列最优控制算法的封装库，可以求解各种轨迹优化问题。项目主要基于Lpopc进行封装，并提供了visual studio demo项目供学习。通过ElegantGP(该库名称)，您可以构建各种复杂最优控制问题并求解。它所依赖的arma和MKL我也都打包在了这个库中，您无需为依赖问题而烦恼。C++求解高斯伪谱算法，从现在开始将不再困难！

1. 这是作者花费一周的时间，使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法，以一个完整的项目发布，为解决“已知马尔科夫决策过程五元组，求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程，用户可以在抽象类基础上，利用继承机制，定义新的具体环境类，测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类：ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent)，马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性，定义了一个GridWorldEnv的具体类，实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习，并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的，用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是：架构合理，可维护性好，可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓，也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。

(实战)[re:Invent 2018]-001:赛道分析-(致敬1024) 配套 train and evaluation log

通过simulink实现基于DDPG强化学习的控制器建模与仿真，这个是matlab自带的一个案例，在simulink入门60例中【Simulink教程案例50】，以该模型为例，对该模型进行介绍。

强化学习 强化学习的学习代码，算法包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDPG、PPO、TD3、SAC。 使用说明 python版本： 3.10.13 依赖库：requirements.txt 安装依赖库：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

(1)针对自动驾驶拟人化决策需要识别驾驶风格的需求， 基于客观驾驶数据和主观问卷分析了驾驶风格，提出了 种驾驶风格分类模型。 (2)针对驾驶员对驾驶安全性、舒适性和行车效率的需求， 分别基千深度Q网络(Deep Q Network, DQN)和优势演员评论家(Advantage Actor Criti c, A2C)两种深度强化学习算法建立了决策模型。 (3)针对当前自动驾驶决策不够拟人化的问题，基千表现更好的DQN决策模型提出了一种结合驾驶风格的拟人化决策模型。

这个资源是一个包含了使用 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，可以单独运行并测试相应算法在不同环境中的性能。以下是资源中包含的算法： 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)

使用深度强化学习算法实现端到端的无人车避障 使用ROS和gazebo环境下仿真 python脚本编写