强化学习 作为我的论文的最后部分，“协作多智能体学习的方法和实现”，涉及从单一智能体到多智能体的RL研究，以及协作和协作多智能体学习的最新技术。的算法和实现，在MATLAB中完成了某些RL方法的实现。 论文论文也被上传，其中包含参考文献。 单人强化学习 动态编程 蒙特卡洛方法 时差学习 线性函数逼近 深度Q网络 具有线性函数逼近的策略梯度 多智能体强化学习 集中式Q学习 滞后Q学习 多代理演员批评

深度强化学习主要被用来处理感知-决策问题，已经成为人工智能领域重要的研究分支。概述了基于值函数和策略梯度的两类深度强化学习算法，详细阐述了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进算法的原理，并综述了深度强化学习在视频游戏、导航、多智能体协作以及推荐系统等领域的应用研究进展。最后，对深度强化学习的算法和应用进行展望，针对一些未来的研究方向和研究热点给出了建议。

DDPGforRoboticsControl 这是名为深度确定性策略梯度（DDPG）的深度强化学习算法的实现，用于训练4自由度机械臂以达到移动目标。 动作空间是连续的，学习的代理会输出扭矩以使机器人移动到特定的目标位置。 环境 一个包含20个相同代理的，每个代理都有其自己的环境副本。 在这种环境下，双臂可以移动到目标位置。 对于代理人的手在目标位置中的每一步，将提供+0.1的奖励。 因此，座席的目标是在尽可能多的时间步中保持其在目标位置的位置。 观察空间由33个变量组成，分别对应于手臂的位置，旋转，速度和角速度。 每个动作是一个带有四个数字的向量，对应于适用于两个关节的扭矩。 动作向量中的每个条目都应为-1和1之间的数字。 解决环境 您的特工平均得分必须为+30（超过100个连续剧集，并且超过所有特工）。 具体来说，在每个情节之后，我们将每个代理商获得的奖励加起来（不打折），以获得每个

模仿学习 此仓库包含一些强化学习算法的简单PyTorch实现： 优势演员评论家（A2C） 的同步变体 近端策略优化（PPO）-最受欢迎的RL算法 ， ，， 策略上最大后验策略优化（V-MPO）-DeepMind在其上次工作中使用的算法 （尚不起作用...） 行为克隆（BC）-一种将某些专家行为克隆到新策略中的简单技术 每种算法都支持向量/图像/字典观察空间和离散/连续动作空间。 为什么回购被称为“模仿学习”？ 当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。 但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。 结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴趣，并打算添加一些相关算法。 当前功能 目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。 每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。 Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma

强化学习算法，实现强化学习对网络资源的分配，目的是频谱利用最大化

强化学习算法的入门资料，有利于大家学习强化学习算法