Cart Pole 在 OpenAI 的 gym 模拟器里面是相对比较简单的一个游戏。游戏里面有一个小车，上有 一根杆子。小车需要左右移动来保持杆子竖直。如果杆子倾斜的角度大于 15°，那么游戏结束。小车也不 能移动出一个范围（中间到两边各 4.8 个单位长度）。详细设计见md文件。
2023-03-09 18:07:26
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基于Pytorch实现的DQN算法，环境是基于CartPole-v0的。在这个程序中，复现了整个DQN算法，并且程序中的参数是调整过的，直接运行。
DQN算法的大体框架是传统强化学习中的Q-Learning，只不过是Q-learning的深度学习版本。DQN的改进主要有三个：
1. DQN的行为值函数利用神经网络逼近；
2. DQN维护一个回放缓冲区，将每次从环境中采样得到的四元组数据存储到回放缓冲区中，训练 Q 网络的时候再从回放缓冲区中随机采样若干数据来进行训练；
3. DQN使用目标网络，使得算法的训练更加稳定。
2022-07-14 12:08:28
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本项目采用MATLAB语言搭建cartPole问题环境以及手动实现DQN算法能够很好的解决控制小车的平衡一类问题，其目的是帮助初学者很好地理解DQN算法。
2022-04-06 03:10:36
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用于解决Cartpole-V0和Cartpole-V1的Rl的不同方法
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2021-10-22 03:11:47
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