增强Learning_（ML）_PPO_Microwave滤波器调谐 制造的RF滤波器需要经过滤波器调谐过程，以保证性能而不影响性能 有许多因素，例如繁琐/困难的手动调整过程和过滤器特性，使过滤器调整过程更加复杂 机器学习方法用于缩短滤波器调优过程所花费的时间，提高调优结果的准确性 选择强化学习算法中的近端策略优化（PPO）作为其连续动作空间和连续控制任务中突出的发散速度 强化学习环境：HFSS（由PyCharm中的Python和IronPython脚本自动化） 应用操作后，状态（S 参数的距离）和奖励（距离之和）作为对代理的反馈 强化学习代理：PPO 代理（根据稳定基线 3 文档源代码修改） 代理学习并更新策略以提供要在环境中执行的最佳操作（HFSS 中的筛选器调整过程）

PyTorch实现软演员- 评论家（SAC），双胞胎延迟DDPG（TD3），演员评论家（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt，PointNet 流行的无模型强化学习算法 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 在 Openai 健身房环境和自我实现的 Reacher 环境中实现了最先进的无模型强化学习算法。 算法包括： 演员兼评论家 （AC/A2C）; 软演员-评论家 （SAC）; 深度确定性策略梯度 （DDPG）; 双延迟 DDPG （TD3）; 近端策略优化; QT-Opt（包括交叉熵（CE）方法）; 点网; 运输机; 经常性政策梯度; 软决策树; 概率专家混合; QMIX Actor-Critic (AC/A2C); Soft Actor-Critic (SAC); Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG); Twin Delayed DDPG (TD3); Proximal Policy Optimization (PPO); QT-Opt (including Cross-entropy (CE)

著名的强化学习算法 Proximal Policy Optimization 的另一种自定义实现，也称为 PPO

基于李宏毅课程总结

基于李宏毅的课程

代码中包含13种强化学习算法，所调用的环境不仅包含gym下面的一些简单环境，还可以自己设计环境（简单的迷宫游戏），简洁明了，适合算法学习的同学使用，其中A3C与PPO还涉及了并行运算的算法。

PyRL-Pytorch中的强化学习框架 PyRL是深度强化学习研究的框架。 在PyTorch中实现了以下算法： （在制品） （WIP） （在制品） 该项目仍在积极开发中。 特征 模块化架构 在PyTorch中实现 可读代码 安装 git clone https://github.com/chaovven/pyrl.git pip3 install -r requirements.txt 我强烈建议使用conda环境进行实验。 其中一些示例使用MuJoCo物理模拟器。 有关设置MuJoCo的说明，请参见。 进行实验 示例1： TD3 python3 main.py --alg=td3 with env=InvertedPendulum-v2 默认参数存储在config/default.yaml ，其中所有实验都共享这些参数。 TD3的参数存储在文件config/algs

强化学习的算法主要分为两大类： 基于值的算法(Value-Based) 和 基于策略的算法(Policy-Based)。我首先分别介绍一下基于值和基于策略的经典算法，然后介绍一个将基于值和基于策略的算法的优点结合起来的框架——Actor-Critic(AC)框架。在AC框架下进一步介绍目前学术界用得最多的几种强化学习算法，也包括《RND》这篇论文中使用的PPO算法。

内含原文（.pdf）加中文详细解读解读（.doc），主要是对openai与deepmind的算法，进行完全解读（中文版），简单易懂

RL拟人化小球化剂（PPO） 说明即将推出...