CartPole

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CartPole

: CartPole_DQN.zip 《深度强化学习在CartPole游戏中的应用——MATLAB实现》深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DQN）是机器学习领域的一个重要分支，它结合了深度学习强大的模式识别能力与强化学习的决策制定机制，使智能体...
评级：5 浏览量：155 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2022-01-10

: 基于 CartPole-v0 环境的强化学习算法实现 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...
评级：0 浏览量：849 收藏量：2 资源大小：3MB 上传时间：2023-01-18

: 深度强化学习+DQN+Pytorch+CartPole-v0 基于Pytorch实现的DQN算法，环境是基于CartPole-v0的。在这个程序中，复现了整个DQN算法，并且程序中的参数是调整过的，直接运行。 DQN算法的大体框架是传统强化学习中的Q-Learning，只不过是Q-learning的深度学习...
评级：5 浏览量：1643 收藏量：5 资源大小：8KB 上传时间：2022-07-14

: RL_Cartpole 标题“RL_Cartpole”指的是基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的Cartpole问题。这是一个经典的控制理论和机器学习问题，旨在训练一个智能体（agent）通过调整杆子来保持一个四杆系统（小车加一根可旋转的杆...
评级：0 浏览量：103 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2021-03-25

: 用matlab自主搭建DQN算法解决CartPole问题在本项目中，我们主要探讨的是如何利用MATLAB来实现Deep Q-Network（DQN）算法，这是一种在强化学习领域广泛应用的方法，特别是在解决连续状态空间和离散动作空间的问题上，如CartPole问题。CartPole问题是一个经典...
评级：5 浏览量：1822 收藏量：8 资源大小：4KB 上传时间：2022-03-31

: 深度强化学习DQN算法实现小车平衡杆(CartPole)问题 DQN（Deep Q-Network）算法是一种基于深度神经网络的强化学习算法，旨在解决Q-learning算法在高维状态空间中...手撕DQN算法实现CartPole控制》，对每一行代码进行注释说明，并修改部分内容，完成在本设备上的正常运行。
评级：0 浏览量：643 收藏量：0 资源大小：9KB 上传时间：2024-02-07

: A3C-Cartpole 先决条件的Python 3 Tensorflow 2.0+ pip3 install tensorflow OpenAI体育馆pip3 install gym用法请运行python3 A3C_Cartpole_new.py网络结构网络结构如下所示。A2C和A3C 对于A2C ，请运行一个mp.Process() if __...
评级：0 浏览量：184 收藏量：0 资源大小：117KB 上传时间：2021-03-25

: 基于python的自适应PID控制cartpole设计与实现在本项目中，“基于python的自适应PID控制cartpole设计与实现”主要涉及了几个关键的IT知识领域，包括Python编程、控制系统理论、PID（比例积分微分）控制器以及自适应控制。以下是对这些主题的详细说明： 1. **...
评级：5 浏览量：867 收藏量：1 资源大小：46KB 上传时间：2022-05-01

: 强化学习SAC算法、Qlearning在gym环境cartpole-q、mountain-car-q应用在这个项目中，我们关注的是两种常见的强化学习算法——Soft Actor-Critic (SAC) 和 Q-Learning，并且它们在OpenAI Gym中的两个经典环境cartpole_q和mountain_car_q上的应用。 1. Soft Actor-Critic (SAC) 算法： ...
评级：0 浏览量：518 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2023-07-25

: Cartpole-V0-V1:Pytorch教程用于解决Cartpole-V0和Cartpole-V1的Rl的不同方法 <iframe src =“ ” width =“ 100％” height =“ 300”> </ iframe>
评级：0 浏览量：1092 收藏量：1 资源大小：906KB 上传时间：2021-04-17

: Deep-Q-Learning-Cartpole:使用深度强化学习来稳定手推车上的倒立摆该项目使用OpenAI健身房的Cartpole-v1环境。环境说明杆通过未操作的接头连接到手推车，手推车沿着无摩擦的轨道移动。该系统是通过向推车施加+1或-1的力来控制的。钟摆开始直立，目的是防止其跌落。杆保持直立...
评级：0 浏览量：657 收藏量：2 资源大小：77KB 上传时间：2021-05-02

: DQN代码实战，gym经典CartPole（小车倒立摆）模型，纯PyTorch框架，代码中包含4种DQN变体，注释清晰。亲身实践的DQN学习资料，环境是gym里的经典CartPole（小车倒立摆）模型，目标是使倒立摆不倒且小车位置不出界。纯PyTorch框架，不像Tensorflow有各种兼容性警告。做了很好的可视化，可直观感受强化学习DQN的学习效果...
评级：5 浏览量：2086 收藏量：11 资源大小：15KB 上传时间：2022-05-27

: 基于python的粒子群优化控制方cartpole设计与实现在本项目中，“基于python的粒子群优化控制方cartpole设计与实现”是关于使用Python编程语言实现一种智能控制算法——粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）来解决Cartpole平衡问题。Cartpole问题是一个...
评级：0 浏览量：93 收藏量：0 资源大小：115KB 上传时间：2022-05-01

: Reinforcement_cartpole 标题“Reinforcement_cartpole”暗示我们关注的是强化学习领域中的一个经典问题——倒立摆（Cartpole）问题。在机器学习中，强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法，目标是最大化预期的奖励。这个项目...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2021-03-17

: Cartpole-dqn "Cartpole-dqn" 是一个基于Python实现的项目，它运用了深度强化学习（Deep Q-Network, DQN）算法来解决经典的控制问题——倒立摆（Cartpole）。在这个问题中，目标是通过控制小车使其保持一根杆直立不倒。这个项目...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-02-08

: 基于python的深度强化学习DQN控制cartpole设计与实现在本项目中，“基于python的深度强化学习DQN控制cartpole设计与实现”是一个典型的DQN应用，用于解决经典的CartPole平衡问题。CartPole是一个简单的物理系统，包括一个可以左右移动的小车和一根可以上下翻转的杆子。...
评级：0 浏览量：417 收藏量：1 资源大小：59KB 上传时间：2022-05-01

: A3C-LSTM:在CartPole OpenAI Gym环境中测试了A3C-LSTM算法使用长期短期记忆网络（A3C-LSTM）的异步优势参与者关键算法的实现重要说明：此处显示的模型无法在此环境下收敛。要查看融合模型，请查看从Arthur 可在此处找到论文：在测试要求和。用法训练仅在大于30的小批量上...
评级：0 浏览量：562 收藏量：1 资源大小：7KB 上传时间：2021-05-08

: cartpole_mars cartpole_mars Cartpole_mars是一个最小的体育馆环境，在火星上有一个pole子杆，重力= 3.71 m / s ^ 2。安装和环境注册 git clone https://github.com/sparthib/cartpole_mars.git cd cartpole_mars pip install ...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2021-03-08

: DRL_OpenAI-CartPole-v0：OpenAI CartPole-v0基于DeepRL的解决方案基于OpenAI CartPole-v0 DeepRL的解决方案使用深度Q网络（DQN），决斗DQN和决斗双DQN（D3QN）软件/要求Python IDE 皮查姆深度学习库Tensorflow + Keras 显卡GeForce MX 250 口译员Python 3.8 Python环境水蟒配套...
评级：0 浏览量：546 收藏量：1 资源大小：9.81MB 上传时间：2021-02-26

: openai-gym-cartpole:演示解决OpenAI健身房手推车杆问题的各种解决方案 OpenAI健身车杆演示解决OpenAI健身房手推车杆问题的各种解决方案。...$ cd openai-gym-cartpole $ python3 demos/ < algorithm> / < algorithm> .py # algorithm: random_action, hand_made_policy, q_table, dqn
评级：0 浏览量：212 收藏量：0 资源大小：1.22MB 上传时间：2021-05-13

: cartpole-qlearning-master_倒立摆_强化学习_DQN_ gym是一个广泛使用的强化学习环境库，包含了多种经典控制和游戏任务，如CartPole，提供了一个标准化的接口供算法进行训练。具体实现步骤包括： 1. 初始化环境：使用gym库加载CartPole环境，获取状态和动作空间的...
评级：5 浏览量：834 收藏量：5 资源大小：4KB 上传时间：2021-10-01

: OpenAIGym-Cartpole-Evolution-:这是使用优于传统RL技术的NeuroEvolution算法（与NEAT相似）对OpenAI健身房... OpenAIGym-Cartpole-Evolution- 这是使用优于传统RL技术的NeuroEvolution算法（与NEAT相似）对OpenAI健身房的卡特尔AI的有效实现。这是基于但是，棘手环境太简单了，无法在ES和RL技术之间找到明显的区别。因此，...
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-05-14

: cartpole-dqn.zip_DQN_DQN算法_cartpole dqn_deep Q_q学习标题中的"cartpole-dqn.zip"指的是一个包含DQN（Deep Q-Network）算法实现的压缩文件，用于解决OpenAI Gym环境中的CartPole平衡问题。这个环境要求一个智能体控制一个可移动的杆，使其保持直立状态，通过调整一个...
评级：0 浏览量：179 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-14

: cartpole_dm_control 标题“cartpole_dm_control”指的是一个使用DeepMind Control Suite的CartPole平衡问题。DeepMind Control Suite是一个用于机器人控制和动态模拟的环境库，它基于物理引擎MuJoCo。在这个环境中，目标是维持一个四足...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：1.63MB 上传时间：2021-04-11

: 深度强化学习中CartPole和LunarLander环境的应用及分析内容概要：本文详细介绍了如何使用OpenAI Gym库中的CartPole和LunarLander环境来训练和评估深度强化学习算法，如DQN及其变体（Duelling DQN和Double DQN）。文档涵盖了环境安装、PyTorch的使用、损失函数的设计、...
评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：392KB 上传时间：2024-11-16

: CartPole-OpenAI-GYM:不同方式解决openAI健身房卡特尔问题的方法话题杆通过未操作的接头连接到手推车，手推车沿着无摩擦的轨道移动。该系统是通过向推车施加+1或-1的力来控制的。钟摆开始直立，目的是防止其跌落。杆保持直立的每个时间段，都会提供+1的奖励。...
评级：0 浏览量：208 收藏量：0 资源大小：67.08MB 上传时间：2021-04-29

: 资源分享-强化学习-CartPole倒立摆-相关代码内容概要：通过学习和调试CartPole倒立摆相关代码，可以有效理解DQN和强化学习所讲，对强化学习有更深刻的理解。适合人群：机器学习小白，刚开始接触强化学习的人能学到什么：①PyTorch环境配置和安装；②...
评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：9KB 上传时间：2023-08-07

: 基于DeepSeek框架的强化学习实践：深度Q网络与DQN智能体在CartPole环境的应用内容概要：本文档详细介绍了使用深度Q网络（DQN）结合强化学习，在Gym库的CartPole环境中训练一个能够稳定控制倒立摆的小车模型。具体地，首先概述了DeepSeek作为一个将深度学习与搜索算法相结合的强化学习框架的...
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：341KB 上传时间：2025-01-23

: Cartpole 平衡任务的matlab代码.rar 1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程...
评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2024-11-30

: 用进化策略玩cartpole游戏(遗传算法)_evolution-cartpole.zip 用进化策略玩cartpole游戏(遗传算法)_evolution-cartpole
评级：0 浏览量：88 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2024-09-14

: 基于PyTorch的强化学习策略梯度算法实现及CartPole环境应用（包含详细的完整的程序和数据）接下来详述了PyTorch的基础知识点——重要的概念及其应用案例（比如张量操作），随后演示了一个具体的使用策略梯度解决OpenAI Gym 'CartPole-v1'环境问题的例子。主要内容涉及创建策略网络、依据输出概率选择行动、...
评级：0 浏览量：120 收藏量：0 资源大小：44KB 上传时间：2024-10-08

: actor critic 和openAI PPO在GYM cartpole-v0和钟摆-v0环境在本话题中，我们将探讨两种重要的强化学习算法：Actor-Critic方法和OpenAI PPO（Proximal Policy Optimization），以及它们在GYM库中的两个经典环境——CartPole-v0和Swingup-v0的应用。首先，Actor-Critic方法是...
评级：0 浏览量：93 收藏量：1 资源大小：482KB 上传时间：2023-10-21

: Cartpole 平衡任务的代码 matlab代码.rar 1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程...
评级：0 浏览量：14 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2024-11-19

: 使用遗传算法玩gym中的CartPole-v1游戏_Genetic_Algonrithm_CartPole-v1.zip 使用遗传算法玩gym中的CartPole-v1游戏_Genetic_Algonrithm_CartPole-v1
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：2.48MB 上传时间：2024-09-13

: 强化学习REIFORCE算法代码实战 CartPole环境实例强化学习Policy Gradient算法中最经典最简洁的REIFORCE算法，本代码在CartPole小车倒立杆环境中进行了复现。CartPole 小车倒立杆模型，是很好的学习强化学习例子，目标是学习出一个动作策略，让倒立杆保持最长的时间...
评级：5 浏览量：176 收藏量：1 资源大小：5KB 上传时间：2022-06-01

: Pytorch-Cartpole:比较不同的特工在卡特波尔公开赛体育锻炼中的表现《PyTorch-Cartpole：比较不同特工在CartPole环境中的性能分析》 CartPole游戏，作为经典的强化学习问题，一直是测试和比较不同智能体（Agent）算法性能的首选平台。在这个项目中，我们关注的是使用PyTorch框架实现...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2021-03-31

: cartpole的多种控制方法（强化学习、自适应pid、粒子群）.zip cartpole的多种控制方法（强化学习、自适应pid、粒子群）.zip
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：221KB 上传时间：2024-04-10

: maze-cartpole:该存储库用作使用Maze启动您自己的项目的模板为了构建自己的项目，我们建议从以下内容开始：将特定于cartpole_env的组件重命名为<your> 。实施。该类实现了RL环境的所有主要组件，例如定义其动态特性的阶跃函数。如果这一切对您来说都是很新的，您可以看...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：24KB 上传时间：2021-04-02

: cartpole-deep-reinforced-learning:我们使用Boltzmann Q策略实现DQN代理，以解决离散操作空间中的购物车... 在本文中，我们将深入探讨如何使用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）方法，特别是基于Boltzmann Q策略的DQN代理，来解决经典的控制问题——CartPole。CartPole问题是一个离散操作空间的问题，其中...
评级：0 浏览量：119 收藏量：1 资源大小：5KB 上传时间：2021-04-16

: RL Latest Tech离线强化学习：保守Q学习 (CQL) 算法 1.CartPole-v1环境 2.halfcheetah-medium-v2环境 =================================================================== CQL算法简介 Conservative Q-Learning (CQL) 是由Sergey Levine及其团队于2020年提出的一...
评级：0 浏览量：192 收藏量：1 资源大小：69KB 上传时间：2024-09-23

: cartpole-physics:用于模拟手推车和杆子平衡任务的C＃源代码-Car source code 卡特波尔物理学用于模拟手推车和杆子平衡任务的C＃源代码。有关此任务的详细信息，包括运动方程的推导，请参阅以下技术研究论文：该存储库中的源代码可以视为该论文的补充材料。资料库概述 ...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：575KB 上传时间：2021-03-25

: 基于gym的pytorch深度强化学习(PPO,DQN,SAC,DDPG,TD3等算法).zip 这些算法在Gym库中有着丰富的环境可供选择，如CartPole, Pendulum, LunarLander等，可以模拟各种实际问题，如控制机器人、游戏AI等。通过这个项目实践，你可以深入理解DRL的基本原理，并掌握如何在PyTorch中实现和...
评级：5 浏览量：396 收藏量：4 资源大小：56KB 上传时间：2024-02-19

: 强化学习——OpenAI Gym——环境理解和显示在Python代码中，我们用`gym.make("CartPole-v0")`来定义使用CartPole环境。`unwrapped`函数用于去除环境的封装，以便更好地访问其内部属性。 `env.action_space`表示智能体可以采取的动作空间。对于CartPole环境，...
评级：0 浏览量：1967 收藏量：0 资源大小：39KB 上传时间：2020-12-21

: 基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法python实现项目源码+代码注释.zip 【资源说明】基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法python实现项目源码+代码注释.zip 基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法python实现项目源码+代码注释.zip基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法python实现项目源码+代码注释....
评级：5 浏览量：815 收藏量：5 资源大小：3.26MB 上传时间：2023-10-27

: 强化学习算法-基于python的强化学习a3c算法实现强化学习是一种人工智能领域的学习方法，它通过与环境的交互，使智能体学会如何在特定环境中采取行动以最大化期望的奖励。在本项目中，我们关注的是A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法，这是一种在...
评级：0 浏览量：777 收藏量：0 资源大小：10KB 上传时间：2022-06-02

: 离散控制Matlab代码-bonsai-simulink:MicrosoftBonsaiSimulink工具箱和示例模型 Cartpole模型与平台连接。先决条件–请事先完成在本地计算机上安装MATLAB和Simulink：在MATLAB中，使用“加载项”>“获取加载项”来搜索Microsoft Project Bonsai Simulink Toolbox。选择添加>添加到MATLAB-下载...
评级：0 浏览量：156 收藏量：0 资源大小：36.67MB 上传时间：2021-05-23

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