文字世界 基于文本的游戏生成器和可扩展的沙箱学习环境,用于培训和测试强化学习(RL)代理。 另请访问以获取有关TextWorld及其创建者的更多信息。 对TextWorld有疑问或反馈吗? 将它们发送到或使用上面列出的Gitter频道。 安装 TextWorld需要Python 3,并且目前仅支持Linux和macOS系统。 对于Windows用户,可以将docker用作解决方法(请参阅下面的Docker部分)。 要求 TextWorld的本地组件需要一些系统库。 在基于Debian / Ubuntu的系统上,可以使用以下命令安装它们 sudo apt update && sudo apt install build-essential libffi-dev python3-dev curl git 在macOS上, brew install libffi curl git 注意:我们
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基于排队模型和强化学习的动态云任务调度算法,赵翌欢,丁丁,作为云计算的核心问题之一,如何有效地管理和调度云计算资源是一个极具挑战性的研究课题。在异构云环境中,为了提高任务调度效率
2021-12-10 16:56:33 444KB 云计算
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多智能体深度强化学习TensorFlow代码实现,有环境和演示实例
2021-12-10 16:12:12 9.55MB 强化学习 多智能体
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多智能体强化学习 学习环境env
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PettingZoo是一个Python库,用于进行多主体强化学习的研究。 它类似于OpenAI的Gym库的多代理版本。 我们的网站(包含全面的文档)是 环境与安装 PettingZoo包括以下环境系列: :多人Atari 2600游戏(合作和竞争) :我们开发的合作图形游戏,需要高度的协调 游戏:经典游戏,包括纸牌游戏,棋盘游戏等。 :具有大量粒子代理的可配置环境,最初来自 :一组简单的非图形通信任务,最初来自 :3种合作环境,最初来自 要安装pettingzoo基本库,请使用pip install pettingzoo 。 这不包括对所有环境系列的依赖关系(数量众多,有些在某些系统上安装可能会出现问题)。 您可以为一个家庭安装这些依赖项,例如pip install pettingzoo[atari]或使用pip install pettingzoo[all]安装所
2021-12-08 16:47:01 38.77MB Python
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此书作者周克敏。本书阐述了当代鲁棒与最优控制的主要和基本的内容,其中包含了作者对该理论作出的重要贡献。
2021-12-07 18:01:24 3.01MB 鲁棒 最优 控制 周克敏
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强化学习对话生成 应用深度强化学习进行对话生成。 又名聊天机器人
2021-12-07 15:04:42 105.86MB 系统开源
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强化学习matlab源代码很少见的源代码,详细介绍Q学习的编程过程。
2021-12-06 19:47:50 2KB 强化学习 matlab 源代码
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Ada-IRL Adaboost逆向强化学习 一种使用类似于Adaboost的I-Rl算法的方法。 RL 开始进行强化学习的测试演示。 python rl_test.py 内部收益率 开始进行逆向强化学习的测试演示。 python irl_test.py
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黎卡提方程的解 随终点时间变化的黎卡提方程的解 线性二次型性能指标的最优控制
2021-12-06 14:52:11 1.79MB 课件
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