流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，

[PYTORCH]扮演超级马里奥兄弟的非同步优势演员评判（A3C） 介绍 这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用纸异步方法用于深强化学习引入异步优势演员，评论家（A3C）算法。 样品结果 动机 在我实施该项目之前，有多个存储库可以很好地重现本文的结果，这些存储库可以在Tensorflow，Keras和Pytorch等不同的常见深度学习框架中进行。 我认为，其中大多数都很棒。 但是，它们似乎在许多方面都过于复杂，包括图像的预处理，环境设置和权重初始化，这使用户的注意力从更重要的事情上转移了。 因此，我决定编写更简洁的代码，以简化不重要的部分，同时仍然严格

状态：存档（代码按原样提供，预计不会更新） 多代理粒子环境 一个简单的多主体粒子世界，具有连续的观察和离散的动作空间，以及一些基本的模拟物理学。 用于中的 。 入门： 要安装，请cd进入根目录，然后键入pip install -e . 要以交互方式查看移至地标场景（请参阅./scenarios/中的其他内容），请执行以下操作： bin/interactive.py --scenario simple.py 已知依赖项：Python（3.5.4），OpenAI Gym（0.10.5），numpy（1.14.5） 要使用这些环境，请在make_env.py查看将其导入的代码。 代码结构 make_env.py ：包含用于将多代理环境作为类似OpenAI Gym的对象导入的代码。 ./multiagent/environment.py ：包含用于环境模拟的代码（交互物理学， _step

gazebo 11编译的

Spring的IOC容器—BeanFactory—容器加载过程解析容器加载DefaultListableBeanFactory类介绍BeanFactory接口介绍BeanDefinition接口介绍BeanDefinitionRegistry接口介绍如何解析xml文件 容器加载 DefaultListableBeanFactory类介绍   DefaultListableBeanFactory类是BeanFactory的默认实现类，其间接实现BeanFactory接口、BeanDefinitionRegistry接口，同时依赖于BeanDefinition接口。其类图如下：   这是spr

行动者 Actor Controller - An advanced character controller

基于bp神经网络的adp小程序，无具体数值，需自行添加，包含actor网络和critic网络

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