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，

Soft Actor-Critic（SAC）算法tensorflow实现，SAC是深度强化学习中对于连续动作控制的又一经典。