6. 代码 config_DQN.py: importosimporttorch#game_name = 'CartPole-v0'game_name='CartPole-v1'method_name='DQN'# == bufferbuffer_size=10000minimal_size=500batch_size=64# == modelhidden_dim=128device=torch.device("c
边缘计算:在无人机端部署轻量级模型(如MobileNet-DQN),减少云端通信延迟。 2. 计算资源限制 硬件加速:利用GPU/TPU加速训练,或部署FPGA实现低功耗实时推理。 分布式训练:多无人机协同训练共享经验池,提升数据利用率。 3. 动态环境适应性 在线学习(Online Learning) :持续更新网络参数以适应环境变化(如突发障碍物)。
1) Qlearning --> DQN 对于离散状态空间,若智能体所处的状态成千上万,用Qlearning表格法存储状态很不实际,对于连续状态空间同理。 为了在连续状态空间下应用类似Qlearning的学习方式,需要对值函数进行逼近,故出现了DQN算法。 2) DQN实现流程 s : 当前状态 a : 当前s下,智能体根据策略(eval_model)给出决策a...
https:///pytorch/rl/tree/main/sota-implementations/dqn 核心部分: loss计算逻辑: # pred_val 其实可以理解成 pred_reward if self.action_space == "categorical": # 离散型action # action 是 [batch_size, action_num] 每个是一个one-hot的值 # pred_val 是 [batch_size, action_num] 对每个action...
DQNAgent实现 DQNAgent类是DQN算法的核心实现。它包含以下关键部分: 1、初始化:初始化环境、神经网络模型和经验回放缓存。 2、行为选择(choose_action):根据当前状态和ε-greedy策略选择行为。 3、经验回放(replay):从记忆中随机抽取小批量经验进行学习。
DQN代码实现：在强化学习入门领域，OpenAI提供的gym库是一个广泛使用的第三方库。以CartPole游戏为例，使用pytorch框架实现DQN，首先设置超参数，配置环境。定义Net类，包含两个全连接层和relu激活函数，实现输入和输出的神经网络模型。DQN类围绕评估网络和目标网络展开，实现部分贪婪策略选择行动，存储经验，...
更改为PyTorch实现,并增加了几处优化。实现效果如下。 其中,红色方块作为探索的智能体,到达黄色圆形块reward=1,到达黑色方块区域reward=-1. 2|0代码 程序主循环 from dqn.maze_env import Maze from dqn.RL_brain import DQN import time def run_maze(): print("===Game Start===") step = 0 max_...
DQN代码实现 项目使用PyTorch深度学习框架，主程序循环执行400个episode，实现游戏控制效果显著。主循环中，首先环境重置，获得初始状态s，定义总奖励，然后每一步进行循环，显示游戏画面，根据初始状态s选择动作a，并获取反馈。修改或不修改奖励函数，加速摆杆训练。引入Experience Replay机制，收集序列传入记忆...
1. 首先我们需要建立一个 DQN agent: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importgym from collectionsimportdequeclassDQNAgent():def__init__(self,env_id,path,episodes,max_env_steps,win_threshold,epsilon_decay,state_size=None,action_size=None,epsilon=1.0,epsilon_min=0.01,gamma=1,alpha=.01,alpha_de...
基于DQN和PyTorch的无人机子带分配研究 一、无人机子带分配的定义与应用场景 二、DQN算法在资源分配中的技术优势 三、PyTorch框架在DQN实现中的核心优势 四、无人机子带分配与DQN结合的研究现状 五、基于PyTorch的DQN实现方案(以子带分配为例) 六、挑战与未来方向 2 运行结果 3 参考文献 4 Python代码实现 ...