Reinforcement-Learning:这是一个用于学习有关AI强化学习的AI项目

这是一个模拟和可视化PD世界的程序，该过程是我在休斯顿大学学习期间作为“人工智能小组”项目的一部分提供的。 我不是该代码的唯一作者，因为我没有进行可视化，但是强化学习算法是我的全部工作。 依存关系： 您将需要安装“ pygame”和“ numpy”。 这些应该可以通过pip或您喜欢的软件包管理器进行安装。 跑步： 要使用它，只需运行“ python3 main.py”，它将启动并开始模拟。 传递“ --debug”或“ -d”选项将使其进入调试模式，并在遇到错误时帮助诊断。 按键绑定： 当GUI处于焦点状态时，您可以按： 向上箭头-加快仿真速度。 向下箭头-减慢模拟速度。 空格键-暂停模拟5秒钟，然后继续。 1-5 -Runs expirements 1-5恭敬。 特征： 这可缩放至任何网格尺寸，包裹数以及任何数量的下落和提取位置。 到期和策略的设计使您可以轻松