自己编写的三次样条插值的函数，编写完后与spline函数所得结果对照所得图形一致！

TF-Agents：一个可靠，可扩展且易于使用的TensorFlow库，用于上下文强盗和强化学习。 使实施，部署和测试新的Bandits和RL算法更加容易。 它提供了经过测试的模块化组件，可以对其进行修改和扩展。 它具有良好的测试集成和基准测试，可实现快速代码迭代。 首先，我们建议您查阅我们的Colab教程之一。 如果您需要RL简介（或快速回顾），请。 否则，请查看我们的以使代理在Cartpole环境中启动并运行。 当前稳定版本的API文档位于。 TF-Agents正在积极开发中，接口可能随时更改。 欢迎提供反馈和意见。 目录 代理商 在TF-Agent中，RL算法的核心元素被实现为Ag

人工智能AI-图像处理cv-基于强化学习的自动化裁剪

这个是安徽省的博弈大赛爱恩斯坦棋项目的深度学习代码，可以运行和使用，希望能帮助大家更好的进行比赛！！！

DDPG智能体强化学习倒立摆案例，Train DDPG Agent to Swing Up and Balance Cart-Pole System - MATLAB & Simulink.pdf

倒立摆 对倒立摆问题的强化学习解决方案的调查。 介绍 倒立摆问题可以简明地定义为创建一个系统，该系统使用致动器沿轨道移动推车，并使用传感器来揭示推车和摆的状态，从而自动平衡附着在轨道上的推车上的旋转摆。 给定特定的倒立摆系统，解决问题就等于选择使用哪种传感器，可以选择制定近似于所涉及物理的确定性或随机模型，最重要的是找出有效的控制策略。 它是控制理论和动力学中的经典问题，可以作为开发实时控制算法的良好测试平台。 注意到问题在自然界和人造世界中的普遍性，可以很好地证明人们理解问题的动机。 例如，每个人在站立时都需要不断进行调整以防止摔倒，因此我们所有人在坐着或四处走动时都会反复解决此问题的一个更为困难的版本。 问题表述 长度为l的摆锤的一端具有质量m ，并通过铰链连接到质量为M的手推车，该摆锤能够通过在手推车上施加一定的力F来旋转。 通过假设，忽略了小车在地面上的摩擦以及摆锤在小车上的摩擦

强化学习和最优控制的《十个关键点》81页PPT汇总。本实验室主要面向于深度强化学习领域，分享包括但不限于深度强化学习Environment、理论推导与算法实现、前沿技术与论文解读、开源项目、应用场景、业界资讯等，同时包括基础数学、经典控制、博弈论、交叉学科等领域知识。

绝对可以用的二级倒立摆模型。simulink建模，matlab编写s函数，使用lqr最优控制亲测可用， 谢谢支持。

最优控制课后习题答案，有详细的解答（注意：只有部分习题答案，非全部内容：2-11、3-8、4-4、5-5、5-8、5-9、5-10）。

彩虹 Rainbow：结合深度强化学习的改进 。 结果和预先训练的模型可以在找到。 DQN Double DQN 优先体验重播 决斗网络体系结构 多步骤退货 分布式RL 吵网 使用默认参数运行原始Rainbow： python main.py 可以使用以下选项运行数据有效的Rainbow （请注意，实际上，此处通过手动设置内存容量与最大时间步数相同来实现“无界”内存）： python main.py --target-update 2000 \ --T-max 100000 \ --learn-star