1. 这是作者花费一周的时间，使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法，以一个完整的项目发布，为解决“已知马尔科夫决策过程五元组，求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程，用户可以在抽象类基础上，利用继承机制，定义新的具体环境类，测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类：ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent)，马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性，定义了一个GridWorldEnv的具体类，实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习，并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的，用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是：架构合理，可维护性好，可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓，也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。

强化学习算法合集（DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等等）内涵20+强化学习经典算法代码。对应使用教程什么的参考博客： 多智能体（前沿算法+原理） https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115299073?spm=1001.2014.3001.5502 强化学习基础篇（单智能体算法） https://blog.csdn.net/sinat_39620217/category_10940146.html

“＃ 寻找路径” 在运行simple_RL_run.py之前： 运行_Astar.py：使用AStar算法找到到达目标并避免障碍的最佳方法 运行_Testing.py：模拟Jetbot根据AStar解决方案的React。 Simple_RL 运行simple_RL_run.py：构建一个简单的RL培训环境 改进 States:将3扩展为5->考虑目标的相对位置 reward function:越接近目标，每个步骤可获得的奖励就越大。 Astar solution:使用A *解决Astar solution: “教” Agent，以便它可以进行一些有用的初始设置。 RL_Weibo文件夹 运行run_RL.py 使用Polytope进行RL强化训练 黄微博供稿

实现pysc2环境的强化学习算法

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。

TensorFlow2中的分布式RL 是一个使用实现各种流行的分布增强学习算法的存储库。 分布式RL是适用于随机环境的算法。 如果您想研究Distribution RL，则此存储库将是最佳选择。 dist-rl-tf2包含由领先的AI研究机构发布的三种Distribution RL算法。 演算法 C51 论文作者Marc G.Bellemare，Will Dabney，RémiMunos 方法OFF政策/时间差异/无模型仅限离散操作 观念的核心 # idea01. The output of the Q Network is a Distribution Vector, not a Scalar Value. def create_model ( self ): input_state = Input (( self . state_dim ,)) h1 = Dens

深度强化学习DDPG算法训练小车运动找球的代码

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：这是本书的第二版，旨在为所有相关学科的读者提供一个清晰的、简单的强化学习关键思想&算法的说明。书籍在第一版的基础上，增加了近些年新的研究主题，内容重点放在核心的算法上。 ◉ 目录： 介绍 多臂老虎机 有限马尔可夫决策过程 动态规划 蒙特卡罗方法 时差学习 n-step Bootstrapping 使用表格方法进行规划和学习 带近似的策略预测 带近似的策略控制 带近似的离策略方法 资格痕迹 策略梯度方法 心理学 神经科学 应用与案例研究 前沿

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