目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。 这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中,并且这些流行的算法还在不断发展和改进,本文我们将对其做一个简单的介绍。 1、Q-learning Q-learning:Q-learning 是一种无模型、非策略的强化学习算法。 它使用 Bellman 方程...
首先，我们需要导入一些必要的Python库，包括PyTorch及其相关模块、Gym、Numpy以及一些其他必要的库。这些库将为我们提供深度强化学习所需的各种功能和工具。设置计算设备 接下来，我们需要检测是否有可用的GPU。如果有，我们将使用GPU进行计算；否则，我们将使用CPU。这是为了确保我们的代码能够充分利用硬件资源，提高计算效...
深度确定性策略梯度算法(DDPG)是一种基于Actor-Critic架构的深度强化学习算法。它结合了策略梯度和值函数逼近的思想,使得智能体能够在连续动作空间中进行学习。DDPG算法的核心思想是使用一个经验回放缓冲区来存储历史经验,并从中随机抽取样本来进行训练。通过这种方式,DDPG能够稳定地训练并提高智能体的性能。DDPG算法主要由...
DDPG算法详细介绍 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient、DDPG)算法是一种基于深度强化学习的算法,适用于解决连续动作空间的问题,比如机器人控制中的连续运动。它结合了确定性策略和深度神经网络,是一种模型无关的强化学习算法,属于Actor-Critic框架,并且同时利用了DQN和PG(Policy Gradient)的优点。 算法...
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)领域中,Double DQN算法是DQN算法的一种改进,旨在解决DQN在预测动作价值时出现的"最大化偏差"问题,通过引入两个独立的Q函数,实现更准确的动作价值估计。本文将详细介绍Double DQN的原理、实现方法,并提供完整的Python代码示例,以OpenAI提供的gym库中的LunarLander-v2环境作为验证...
基于深度强化学习的pid代码 深度强化算法 一、算法详解 文章最后附有博主自己实现的深度qlearning玩space invader游戏 本文介绍的是基于神经网络的qlearning算法。我们知道传统的qlearning算法只能处理状态和动作有限的情况,对于无穷多,则是无法有效处理的。现实生活中,环境的状态肯定是无穷多的,而神经网络正好可以处理这样...
深度强化学习资源库,用Pytorch实现13种主流算法 #强化学习 #深度学习 #pytorch #算法 #代码 - 不读500篇AI论文不罢休于20241224发布在抖音,已经收获了4.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法的移动机器人路径规划研究,MATLAB代码-CSDN博客 close all clear all; clc; %% 地图map global map; map=[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; ...
算法,同时完善我们的Agent类。 为了帮助加深强化学习的各种概念,我将按照解决问题的思路一步一步编写代码,希望这种写法可以让读者加深对强化学习基本概念的理解。当Agent编写完成后,我们可以不做任何修改地使用它训练各种格子世界的环境,这也体现了DeepMind公司一直所宣扬的通用智能算法(General Intelligent Algorithms)理念。
4.强化学习 4.1 Enviroment和Agent 输入市场信息和上一时刻持仓:s_t=(X_T,w_{t-1}) 输出下一时刻的资产分配权重 :a_t=w_t 4.2 奖励函数设计 Agent的总目标就是让最终累计收益最大,由于提前并不知道将会交易多少个周期,因此将问题转化为最大化平均对数累计回报R。注意,论文的reward并不是每一步的即时回报...