迷宫求解器——Q-Learning和SARSA算法：在本项目中，我们通过Q-Learning和SARSA算法模拟了两个代理，并将它们置于交互式迷宫环境中以训练最佳策略-matlab开发
在这个项目中，我们在MATLAB实时编辑器环境中模拟了交互式迷宫环境，并实现了两种经典的Rl（强化学习）算法-Q学习和sarsa算法。 通过创建一个在迷宫中交互移动的代理，可以使用两种算法来训练最高激励值奖励和最佳迷宫行走方法。 最后，我们比较了两种算法的性能。
文件下载
评论信息
其他资源
- War-ftp 1.65安装包
- 飞思卡尔MC9S12XS128---编程指导---自己积累的笔记
- 东芝 J60 J61 驱动程序
- 无刷直流电机转速电流双闭环matlab仿真模型
- 利用matlab编写的灰度线性拉伸的程序
- pyqt5快速开发与实战（源码）
- 大牛出品Oracle 11g RAC安装运维手册
- XFOIL机翼性能计算软件
- STM32搭载RTOS实现任务+消息队列+串口通信完整项目代码
- 生成任意格式任意大小文件的工具
- 基于AT89S52单片机的数字温度计
- 超详细机器学习12种常用算法PPT
- 基于ARCGIS的地震辅助救援系统
- aspose for java 破解版
- 集成电路设计基础tanner 反相器原理图，版图设计，分析与对比
- 基于linux网络聊天室
- Java拼图游戏源程序和论文开题报告等
- 超市管理系统需求说明+概要设计+详细设计+软件测试
- 拼图商城原型-Axure-产品经理学习
- Fiddler4最新版5.0.zip
- STM32F407-OLED四线IIC.zip
- 微信小程序-菜谱推荐APP源码
- 联想电脑大写锁定提示
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明