强化学习，AGENT

多Agent深度强化学习综述 近年来, 深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)在诸多复杂序贯决策问题中取得巨大突破.由于融合了深度学习强大的表征能力和强化学习有效的策略搜索能力, 深度强化学习已经成为实现人工智能颇有前景的学习...

评级：0 浏览量：949 收藏量：1 资源大小：4.72MB 上传时间：2021-01-06

基于强化学习训练德州扑克的agent源码+项目说明.zip 基于强化学习训练德州扑克的agent源码+项目说明.zip 基于强化学习训练德州扑克的agent源码+项目说明.zip 基于强化学习训练德州扑克的agent源码+项目说明.zip 基于强化学习训练德州扑克的agent源码+项目说明.zip 基于...

评级：0 浏览量：77 收藏量：1 资源大小：94KB 上传时间：2024-04-12

强化学习matlab代码 强化学习的基本组成部分包括：智能体（Agent）、环境（Environment）、动作（Action）、状态（State）和奖励（Reward）。在这个场景下，智能体指的是执行决策的算法，环境则是网络资源分配的背景，动作是智能体采取...

评级：0 浏览量：1265 收藏量：5 资源大小：2KB 上传时间：2020-02-29

强化学习flappbird 强化学习是一种人工智能领域的机器学习方法，它通过与环境的交互来优化策略，使得代理（agent）在特定任务中能够获得最大的累积奖励。在这个名为“强化学习flappbird”的项目中，我们看到的是将强化学习应用到一个...

评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：59.47MB 上传时间：2022-03-29

强化学习经典论文集 1. 强化学习基本概念：强化学习由四个主要元素构成：智能体（Agent）、环境（Environment）、动作（Action）和奖励（Reward）。智能体在环境中执行动作，并根据环境的反馈（奖励）调整其行为策略。 2. Q-Learning：...

评级：0 浏览量：120 收藏量：0 资源大小：125.25MB 上传时间：2023-11-21

RL-GAN-Net：基于强化学习Agent控制的GAN网络实现点云形状实时补全

评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2023-10-18

强化学习课件.pdf 本课件的标题为“强化学习课件.pdf”，描述中提到内容涵盖了强化学习的基本问题、经典Q学习理论、深度Q学习理论，以及相关的程序讲解与训练方法。标签为“强化学习”，说明本课件专注于强化学习这一人工智能领域的...

评级：0 浏览量：1237 收藏量：1 资源大小：2.2MB 上传时间：2019-08-24

基于强化学习的列车节能 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

评级：0 浏览量：89 收藏量：1 资源大小：753KB 上传时间：2024-05-11

一文了解强化学习 本文来自于csdn，文章详细介绍了强化学习的概念，区别以及主要算法等相关知识。...它主要包含四个元素，agent，环境状态，行动，奖励,强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。让我们以小孩学习走路来做个形象的

评级：0 浏览量：360 收藏量：0 资源大小：571KB 上传时间：2021-02-24

基于强化学习的ACC.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：771KB 上传时间：2024-05-11

强化学习论文 1. **强化学习的基本概念**：强化学习包括四个基本元素——智能体（agent）、环境（environment）、动作（action）和奖励（reward）。智能体在环境中执行动作，并根据环境的反馈（奖励）调整其行为策略。 2. **Q-...

评级：0 浏览量：356 收藏量：0 资源大小：22.41MB 上传时间：2018-08-12

强化学习的四种相关环境介绍 强化学习是机器学习领域中的一种重要技术，旨在让 agent 通过试验和错误来学习如何在环境中采取合适的行动，以获得最大化的奖励。在强化学习中，环境是agent 学习和交互的平台。下面我们将介绍四种相关环境：Mini ...

评级：0 浏览量：283 收藏量：0 资源大小：11.78MB 上传时间：2022-03-22

论文研究-异质Agent间的知识迁移强化学习 .pdf 异质Agent间的知识迁移强化学习，刘博，程玉虎，针对现有知识迁移方法仅适用于同质强化学习Agent的问题，提出一种能够在具有不同状态动作空间的异质Agent间迁移知识的Q学习算法。算�

评级：0 浏览量：223 收藏量：1 资源大小：315KB 上传时间：2019-08-16

多智能体强化学习Simulink模型 多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是机器学习领域的一个重要分支，它涉及到多个自主决策的智能体在共享环境中互动学习。Simulink，是MATLAB环境下的一个图形化建模工具，常用于系统仿真...

评级：5 浏览量：1283 收藏量：20 资源大小：58KB 上传时间：2024-02-06

强化学习总结PPT学习 强化学习（RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

评级：0 浏览量：683 收藏量：1 资源大小：3.66MB 上传时间：2020-09-14

强化学习笔记和学习材料 1. 强化学习的基本概念：强化学习的四个基本元素包括智能体（Agent）、环境（Environment）、动作（Action）和状态（State）。智能体在特定状态下执行动作，环境则根据动作返回新的状态和奖励。 2. 奖励函数...

评级：0 浏览量：423 收藏量：0 资源大小：67.45MB 上传时间：2021-01-02

基于强化学习的空战对抗.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

评级：0 浏览量：148 收藏量：0 资源大小：85KB 上传时间：2024-05-11

深度强化学习论文 强化学习的核心思想是通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习策略（Policy），即智能体根据当前状态决定采取哪种动作以最大化累计奖励（Cumulative Reward）。深度强化学习在近年来取得了显著的成功...

评级：0 浏览量：197 收藏量：1 资源大小：653KB 上传时间：2018-01-20

基于强化学习算法的推荐.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：275KB 上传时间：2024-05-11

多Agent深度强化学习综述.pdf 深度强化学习是近年来人工智能领域中研究与应用中的一个重要方向，尤其在多Agent系统中的应用受到了广泛关注。在开始详细解释之前，先理解几个关键概念。 首先，“深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL...

评级：0 浏览量：225 收藏量：0 资源大小：1.37MB 上传时间：2021-08-18

DDPG智能体强化学习倒立摆案例 在强化学习领域，DDPG（深度确定性策略梯度）算法是一种结合了确定性策略和深度学习的方法，特别适用于具有连续动作空间的复杂环境。本案例通过倒立摆（Cart-Pole System）这一经典问题，演示了如何利用DDPG智能体...

评级：5 浏览量：1833 收藏量：6 资源大小：545KB 上传时间：2021-01-26

强化学习经典论文 强化学习的目标是让智能体（agent）在特定环境中学习如何采取行动，以最大化某种累积奖励。强化学习算法有很多种，其中Q学习（Q-learning）是较为经典的算法之一。 Q学习由Christopher J.C.H. Watkins在1989年提出...

评级：0 浏览量：789 收藏量：0 资源大小：670KB 上传时间：2018-04-15

强化学习进阶书籍 强化学习的几个核心组成部分包括智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）以及奖励（Reward）。智能体通过在环境中采取动作来学习，每个动作都会得到环境给出的即时奖励信号，并通过这...

评级：0 浏览量：531 收藏量：1 资源大小：10.15MB 上传时间：2017-08-22

suntton强化学习书籍代码_Reinforcement_强化学习 初学者在研究这些代码时，会接触到强化学习的基本概念，如环境（Environment）、智能体（Agent）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和策略（Policy）。他们还将了解如何定义和实现马尔可夫决策过程...

评级：0 浏览量：125 收藏量：0 资源大小：149KB 上传时间：2021-09-11

用基于策略梯度得强化学习方法训练AI玩王者荣耀.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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基于pytorch和numpy的贪吃蛇强化学习模型 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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基于强化学习的水位控制系统.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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基于强化学习的游戏空战推演.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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基于PyTorch的强化学习算法总结.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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基于DDPG算法的强化学习系统.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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基于强化学习得股票策略系统.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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基于PyTorch的分布式强化学习框架.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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深度强化学习 ### 深度强化学习：理解与应用 #### 引言 随着人工智能技术的迅猛发展，深度强化学习作为一种结合了深度学习与强化学习优势的方法，正在成为解决复杂决策问题的有效工具。本文旨在深入探讨深度强化学习的核心概念...

评级：1 浏览量：473 收藏量：0 资源大小：686KB 上传时间：2017-03-19

基于强化学习Q-Learning方法实现机器人走迷宫.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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基于分层强化学习和逆向强化学习的自适应巡航算法.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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深度学习之强化学习.pdf 强化学习的基本元素包括智能体（agent）、环境（environment）、状态（state）、行动（action）、奖励（reward）等。智能体在环境中进行探索，选择合适的行动来最大化奖励。在强化学习中，智能体需要学习到从状态到...

评级：5 浏览量：1140 收藏量：1 资源大小：2.2MB 上传时间：2022-04-04

强化学习代码和课件.zip 强化学习课件，强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或...

评级：0 浏览量：478 收藏量：3 资源大小：75.49MB 上传时间：2020-08-13

强化学习检测恶意软件.zip 强化学习是一种无监督的学习方法，通过与环境的交互，智能体（Agent）通过尝试不同的行为并依据环境反馈（奖励或惩罚）来学习最优策略。在恶意软件检测中，智能体可以被视为一个系统，其目标是学习如何识别和阻止...

评级：0 浏览量：131 收藏量：0 资源大小：775KB 上传时间：2023-02-19

基于深度强化学习的资源调度研究.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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强化学习读书笔记sutton第七章 强化学习是一种机器学习方法，旨在让 Agent 学习在环境中正确地采取动作和做出决策，以获得最大的累积奖励。在 Sutton 的第七章中，我们将探讨 N 步自举法、N 步时序差分预测、N 步 Sarsa 法、N 步离轨策略学习和 N ...

评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：748KB 上传时间：2023-07-13

强化学习DQN 强化学习是一种让计算机通过与环境互动学习目标导向行为的机器学习方法。强化学习DQN（深度Q网络）是一种结合了深度学习和强化学习的算法，它允许计算机通过试错学习进行决策，并且在处理连续的、高维的状态空间问题...

评级：1 浏览量：1639 收藏量：0 资源大小：1.51MB 上传时间：2018-05-25

强化学习ppt.pdf 强化学习是一种通过与环境进行交互来学习策略的机器学习方法，其目标是使得代理（agent）能够从环境状态中选择动作，以最大化累积奖励。强化学习的成功应用广泛，包括游戏、机器人、自动控制系统等领域。然而，随着...

评级：0 浏览量：351 收藏量：0 资源大小：7.54MB 上传时间：2020-03-21

真-极简强化学习(基于torch的强化学习框架pfrl).zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：698KB 上传时间：2024-05-11

随机游走和强化学习 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法，它允许智能体(agent)通过与环境交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。强化学习的核心在于通过试错来寻找最优策略的过程。具体来说，强化学习包含以下...

评级：0 浏览量：299 收藏量：0 资源大小：360KB 上传时间：2017-02-22

基于强化学习的一个寻找金币的小游戏 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

评级：0 浏览量：80 收藏量：2 资源大小：184KB 上传时间：2024-05-11

人工智能-项目实践-强化学习-基于强化学习的五子棋 1. **强化学习的基本概念**：强化学习的核心在于智能体（Agent）与环境（Environment）之间的交互。每次交互，智能体会收到一个状态（State），执行一个动作（Action），然后获得一个奖励（Reward）和新的状态。智能...

评级：5 浏览量：651 收藏量：5 资源大小：85.06MB 上传时间：2022-04-03

基于强化学习DQN实现的走迷宫程序.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

评级：0 浏览量：71 收藏量：1 资源大小：12KB 上传时间：2024-05-11

基于pytoch的俩个简单的强化学习案例.zip 按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习...

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