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FloPyArcade:模拟地下水流动环境以测试强化学习算法
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2021-02-14
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FloPyArcade提供了由驱动的简单的地下水街机类型的模拟环境。 它基于的功能,MODFLOW及其相关软件的预处理和后处理。 该想法是为地下水社区提供基准测试环境和示例,以允许对算法进行实验以寻求最佳控制。 概括地说,这很重要的原因:可以将这里的游戏中所包含的内容设想为给定模型(集成)的任意地下水系统的真实操作。 您可以类似地优化和测试策略模型,例如用于站点的实时操作。 为时已晚,几十年前的街机游戏达到顶峰,您会认为吗? 明显地。 但是随着的出现使他们重新获得了兴趣,它可以通过强化学习为过去的人类表现打分。 FloPyArcade的提供了一组简单的模拟地下水流。 他们允许对现有或新的强化学习算法进行实验,以找到产生最佳控制策略的神经网络。 容易提供两种常见的学习算法。 在整个强化学习社区中,还有更多可用的方法。 尝试自己训练。 您可以使用自己的控件或使用优化算法添加任意复杂度的仿真
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FloPyArcade-master.zip (23个子文件)
FloPyArcade-master
.gitignore 122B
Dockerfile 1KB
FloPyArcadePlay.py 2KB
requirements.txt 174B
.dockerignore 85B
.travis.yml 381B
LICENSE 34KB
envtypes.gif 23.07MB
examples
geneticoptimization.gif 3.68MB
geneticoptimization_3d.gif 1.42MB
1-runRandomAgent.ipynb 17KB
envtypes.gif 17.15MB
benchmarksBars.png 114KB
banner.png 1.24MB
downloadENV2.png 4KB
envtypes_3d.gif 5.58MB
downloadENV1.png 4KB
downloadENV3.png 4KB
FloPyArcadeDQN.py 4KB
README.md 10KB
FloPyArcade.py 233KB
FloPyArcadeGeneticNetwork.py 6KB
test_FloPyArcade.py 6KB
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