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通过simulink实现基于DDPG
强化学习
的控制器建模与仿真
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。
2024-04-08 10:23:07
228KB
matlab
DDPG
强化学习
1
强化学习
的学习代码,算法包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDP
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/
2024-03-12 21:16:32
53.97MB
1
基于深度
强化学习
的拟人化自动驾驶行为决策研究
(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。
2024-03-11 19:38:09
35.43MB
自动驾驶
深度强化学习
行为决策
毕业设计
1
pytorch实现的在线
强化学习
11种常见算法代码
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)
2024-03-05 21:19:26
6.68MB
pytorch
强化学习
python
1
动态避障 ROS机器人
强化学习
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
2024-02-24 20:12:35
4.42MB
python
1
精品--基于深度
强化学习
的部分计算任务卸载延迟优化.zip
精品--基于深度
强化学习
的部分计算任务卸载延迟优化
2024-02-05 23:31:06
4KB
1
论文研究 - 量子神经网络的分布
强化学习
传统的
强化学习
(RL)使用回报(也称为累积随机奖励的期望值)来训练代理学习最佳策略。 但是,最近的研究表明,学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势,如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变,为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归(QR)分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估,说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程(MDP)链中的标准量子Q学习进行了比较,这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明,可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因:分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。
2024-01-10 23:17:13
627KB
连续变量量子计算机
量子强化学习
分布强化学习
分位数回归
1
基于
强化学习
+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真
matlab,
强化学习
MPC模型预测控制算法 基于
强化学习
+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真 使用matlab2021a或者更高版本运行!!!!
2023-12-08 09:42:15
5.87MB
matlab
强化学习
模型预测控制
《深入浅出机器学习》之
强化学习
本文来自于简书,本文章主要通过举例来论证机器学习算法,通过矩阵进行
强化学习
介绍。所谓
强化学习
就是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号),那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强-《百科》
2023-11-26 20:28:26
507KB
1
TensorFlow2.0深度
强化学习
指南
本文来自于网络,本文主要介绍了如何用深度
强化学习
来展示TensorFlow2.0的强大特性,希望对您的学习有所帮助。在本教程中,我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家,A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境,通过深度
强化学习
(DRL)展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0,但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人,包括对该领域的简要概述。事实上,由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松,所以我认为现在是使用TensorFlow进入DRL的好时机,本文用到的例子的源代码不到150行!代码可以
2023-11-26 20:25:51
396KB
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