基于Qlearning深度强化学习的最小化OBSS干扰的matlab仿真_优化过程为20round，matlab2021a测试。

基于深度强化学习Qlearning的机器人行走控制，matlab2021a测试，给定一个地图，然后对比Qlearning控制下的行走和随机行走的效果对比

使用Q-Learing算法实现任意障碍物环境下的路径规划，可任意选择起点和目标。本套程序适合算法初学者和进阶学习，也可以学习到matlab GUI界面相关开发知识。可在此基础上进行算法改进，发表相关学术论文等。

用C#实现的Q_Learning深度学习代码。可以不断的训练，不断寻找测试各个最佳的路径点。可以扩大地图的大小。移动障碍的位置。

深度强化学习课程 探索神经网络和强化学习的结合。 Python和PyTorch中的算法和示例 您是否听说过和的取得了惊人的结果？ 这都是关于深度神经网络和强化学习的。 您是否想了解更多？ 这是您最终学习Deep RL并将其用于新的令人兴奋的项目和应用程序的正确机会。 在这里，您将找到这些算法的深入介绍。 您将学习q学习，q学习，PPO，演员评论家，并使用Python和PyTorch实施它们。 最终目的是使用这些通用技术并将其应用于各种重要的现实世界问题。 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 该存储库包含： 主要来自DeepMind和Berkley Youtube的频道的讲

强化学习工具箱(DRLToolbox) 概述 该项目建立了一个集成深度强化学习训练、训练结果可视化、调参、模型版本管理等功能于一体的工具箱，提供小游戏对算法进行测试学习。该工具箱可以帮助大家了解深度强化学习的乐趣以及协助开发者的研究。 配置情况 Python 3 TensorFlow-gpu pygame OpenCV-Python PyQt5 sys threading multiprocessing shelve os sqlite3 socket pyperclip flask glob shutil numpy pandas time importlib 如何运行？ 运行run_window.py可启动窗口 启动界面 主界面 设置界面 其他功能详见项目大报告 什么是强化学习？ 详见报告 最终表现 以贪吃蛇为例，经过超过500万次训练（超过48小时），一共完成36171局，每局分数如

matlab模糊控制代码模糊Q学习机器人 作者 : , , 该项目为应用于移动机器人的模糊 Q 学习提供了概念证明。 模拟和环境只需要 GNU Octave，这也应该适用于 Matlab，但我们建议您使用 GNU Octave。 主要建议是能够对经典和强化模糊逻辑进行基准测试 警告：源代码需要认真的重构。 安装 下载 github 项目 (zip) 解压并复制 GNU Octave 当前目录中的所有文件。 如何 可以执行多个环境的多个控制器： 环境 目的 控制器 要执行的文件 自由 目标达成 FLC49 4 墙 避障 FLC27 4堵墙和4个障碍 目标到达和避障 FLC49/27 自由 学习目标达到 R-FLC20 自由 目标达成 RL-FLC20 自由 学习目标达到 RL-FLC49 4 墙 学习避障 RL-FLC27 相关出版物： El Hacene Chabane，乌萨马·德鲁伊什。 阿尔及尔国立理工学院 2018 年 6 月。 使用 2D VSLAM 实现模糊强化学习控制

用于交通信号控制的Deep Q学习代理 深入的Q-Learning强化学习代理尝试在交叉路口选择正确的交通信号灯相位以最大化交通效率的框架。 我已将其上传到此处，以帮助任何人寻找通过SUMO进行深度强化学习的良好起点。 这段代码是从我的硕士论文中提取的，它代表了我的论文工作所用代码的简化版本。 我希望您可以找到此存储库对您的项目有用。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 我认为，以下是最简单的步骤，以便以最少的工作量从头开始运行算法。 强烈建议使用配备NVIDIA GPU的计算机。 下载Anaconda（）并安装。 下载SUMO（ ）并安装。 按照简短指南正确正确地安装tensorflow-gpu，不会出现问题。 简而言之，该指南告诉您打开Anaconda Prompt或任何终端，然后键入以下命令： conda create --name tf_gpu ac

Qlearning的PPT讲义，包括举例子以及公式推导。QLearning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q（s,a）就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S)，采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r，所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。

用模糊强化学习，需预先设定模糊规则，本代码描述了Cartpole学习的强化学习过程，有兴趣可以学习一下