mujoco的2d双足机器人模拟

该安装包包含win10下安装mujoco的所有配置，包含vs编译插件、mujoco150、mujoco-py150 详细安装教程可参考我的博客 https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/126609428

pytorch-trpo PyTorch实施香草政策梯度，截断的自然政策梯度，信任区政策优化，近端政策优化 火车 算法：PG，NPG，TRPO，PPO env ：Ant-v2，HalfCheetah-v2，Hopper-v2，Humanoid-v2，HumanoidStandup-v2，InvertedPendulum-v2，Reacher-v2，Swimmer-v2，Walker2d-v2 python train.py --algorithm "algorithm name" --env "environment name" 参考 此代码是代码的修改版本

mujoco200+mikey.txt，这两个资源在各个博客上给的链接都失效了，上传上来供大家学习spinning up时安装Mujoco使用

MuJoCo的RL 该软件包包含用于用模拟的连续控制任务的各种RL算法的实现 安装 主要的软件包依赖项是MuJoCo ， python=3.7 ， gym>=0.13 ， mujoco-py>=2.0和pytorch>=1.0 。 有关详细的安装说明，请参阅setup/README.md （）。 参考书目 如果您觉得该包装有用，请引用以下文件。 @INPROCEEDINGS{Rajeswaran-NIPS-17, AUTHOR = {Aravind Rajeswaran and Kendall Lowrey and Emanuel Todorov and Sham Kakade}, TITLE = "{Towards Generalization and Simplicity in Continuous Control}", BOOKTITLE =

mujoco的开源darwin模型

详细总结了如何在ubuntu16.04的基础上搭建深度强化学习mujoco的环境，可按照Openai的gym针对mujoco-py进行深度强化学习训练，解决了mujoco安装后，Ubuntu重启键盘鼠标失灵的情况。

状态：维护（预计错误修复和次要更新） 穆乔皮 是一个物理引擎，可进行带触点的详细，有效的刚体模拟。 mujoco-py允许使用Python 3中的MuJoCo。 该库已更新为与2018年10月1日发布的MuJoCo版本2.0兼容。 概要 要求 当前支持以下平台： Linux和Python 3.6及更高版本。 有关系统依赖关系的规范列表，请参阅 。 带有Python 3.6及更高版本的OSX。 以下平台已弃用且不受支持： Windows支持已被弃用，并已在删除。 一个已知的良好过去版本是 。 Python 2已弃用，并已在删除。 Python 2用户可以停留在。 最新版本是 ，可以通过pip install mujoco-py==0.5.7进行安装。 安装MuJoCo 如果您是学生，则可以在上获得30天的免费试用期，或者获得免费许可证。 许可证密钥将通过电子邮件发送，其中包含

MuJoCo物理仿真引擎试玩