Github课程强化学习实践

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dm_env ：DeepMind RL环境API 该软件包描述了用于Python强化学习（RL）环境的界面。 它由以下核心组件组成： dm_env.Environment ：RL环境的抽象基类。 dm_env.TimeStep ：一个容器类，表示每个时间步（过渡）上环境的输出。 dm_env.specs ：一个模块，包含用于描述环境消耗的动作的格式以及其返回的观察值，奖励和折扣的原语。 dm_env.test_utils ：用于测试具体环境实现是否符合dm_env.Environment接口的工具。 请参阅的文档以获取有关环境接口的语义以及如何使用它的更多信息。 子目录还包含使用dm_env接口实现的RL环境的说明性示例。 安装 dm_env可以使用pip从PyPI安装： pip install dm-env 请注意，从1.4版开始，我们仅支持Python 3.6+。 您还

matlab如何敲代码自适应合作PSO Matlab的自适应协同粒子群优化算法（ACPSO）算法。 抽象的 介绍了一种自适应合作粒子群优化器（ACPSO），它通过学习自动机（LA）算法为合作技术提供了便利。 ACPSO的合作学习策略可以协同优化问题，并在不同情况下对其进行评估。 在ACPSO算法中，与问题的维度相关联的一组学习自动机正试图找到搜索空间的相关变量，并智能地优化问题。 ACPSO的这种集体行为将完成群体成员自适应选择的任务。 对四种类型的基准测试服进行了仿真，这些基准测试服除了一组新的主动坐标旋转测试功能外，还包含三个最新的数值优化基准功能。 结果证明了ACPSO在寻找搜索空间相关变量方面的学习能力，并描述了ACPSO如何有效地优化了坐标旋转多峰问题，合成函数和高维多峰问题。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad Reza Meybodi和Mohammad Mehdi Ebadzadeh”，“应用情报”，2013年，第1卷。 39号2，第397-420页。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

针对机床主轴热误差补偿过程中现有建模方法的不足，提出一种新的热误差建模算法。首先应用FCM（模糊C-均值聚类）算法将众多温度测点予以分类，减少测点数量，提高测量精度；其次应用GCA（灰色关联分析）算法对同类测点的热敏感度进行排序，选出该类中的关键测点；最后以优选出的测点为输入变量，以热位移为输出变量，利用ANFIS进行热误差模型设计，并与BP算法建立的模型进行了比较。实验数据表明，该方法降低了机床热误差，具有预测精度高的优点，能较好地实现机床主轴热误差的补偿。

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源码基于numpy和pytorch，包含各类传统的强化学习算法，可以用于入门学习和非专业领域快速应用。

针对标准的容积卡尔曼滤波器(CKF) 设计需要精确已知噪声先验统计知识的问题, 提出一种自适应CKF 算法. 该算法在滤波过程中, 利用Sage-Husa 极大后验估值器对噪声的统计特性进行在线估计和修正, 有效地提高了CKF 的估计精度和数值稳定性. 在某些情况下, 噪声协方差估计会出现异常现象使得滤波发散, 进而提出了相应的改进方法. 仿真结果表明了自适应CKF 算法的可行性和有效性, 且明显改善了标准CKF 算法的滤波效果.

室内光无线信道可以看作准静态、具有低通特性的多径信道, 并且可见光通信通常是功率受限系统。为了充分利用信道频谱资源及节约能量, 提出将Chow、Hughes-Hartogs、Fischer自适应比特-功率加载算法应用于非对称限幅光正交频分复用(ACO-OFDM)系统, 介绍了自适应比特功率加载过程, 并比较了自适应ACO-OFDM和自适应直流偏置光OFDM(DCO-OFDM)的性能。结果表明, 在保证误码率性能时, 相比等比特加载方法, 自适应算法能节约15%的光功率和30%的电功率, 其中Fischer算法最节约功率, 而Hughes-Hartogs算法需要的功率最多。在信息速率相同时, 自适应ACO-OFDM比DCD-OFDM更节约功率。