马迪克-凯拉斯
在Keras中实现多代理深度确定性策略梯度（MADDPG）算法
2021-05-09 23:13:45
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多代理深确定性策略梯度
多主体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法的Pytorch实现
这是我在论文中提出的算法的实现：“针对混合合作竞争环境的多主体Actor评论家”。 您可以在这里找到本文： :
您将需要安装多代理粒子环境（MAPE），可以在这里找到： :
确保创建具有MAPE依赖项的虚拟环境，因为它们有些过时了。 我还建议使用PyTorch 1.4.0版运行此程序，因为最新版本（1.8）似乎与我在计算批评者损失时使用的就地操作存在问题。
将主存储库克隆到与MAPE相同的目录中可能是最容易的，因为主文件需要该软件包中的make_env函数。
可以在以下位置找到本教程的视频： :
2021-05-09 23:12:07
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在离散需求情景概率不确定的条件下, 建立基于最大最小方法的多周期库存鲁棒优化模型. 考虑需求分布分别隶属于区间和椭球不确定集两种情形, 运用对偶理论将多周期库存鲁棒优化模型转化为易于求解的凸规划问题. 数值结果表明, 与已知需求分布下的系统最优绩效相比, 采用鲁棒订货策略虽然会导致部分绩效损失, 但损失值很小, 表明基于鲁棒优化的多周期库存订货策略具有良好的鲁棒性, 能够有效抑制需求分布不确定性对库存运作绩效的影响.
2021-05-09 22:02:07
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实测好用。
047 DS18B20 温度读取 LCD1602 显示 51单片机 仿真 proteus
2021-05-08 19:46:42
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2021-05-08 09:03:43
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