2.算法流程图 每个episode流程是下面这样 其中choose_action、store_transition、learn是相互独立的函数模块,它们内部的算法逻辑是下面这样 3. Pytorch版本代码 采用Pytorch实现了DQN算法,完成了走迷宫Maze游戏,哈哈哈,这个游戏来自莫烦Python教程,代码嘛是自己修改过哒,代码贴在github上啦 ningmengzhihe/DQN_base: DQN al...
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现), 视频播放量 4、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:YOLOv
尽管基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划具有广阔的应用前景,但仍面临一些挑战: 环境复杂性:城市空间的三维性和动态性使得环境建模和状态表示变得复杂。 计算效率:DQN算法需要大量的训练数据和计算资源,如何提高计算效率是一个关键问题。 安全性:在复杂环境中确保无人机的安全飞行是一个重要挑战。
前言 实例参考MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow, 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. 代码 程序主循环 fr
算法流程可以分解为策略选择和策略评估两部分，每个episode包括choose_action、store_transition和learn三个步骤。DQN在实践中已应用，例如在莫烦Python教程中的迷宫游戏示例中，其Pytorch实现代码可以在GitHub上查看：ningmengzhihe/DQN_base。参考资料方面，有香菜的本科生深度学习教程和B站上的详细教程，如...
强化学习算法实例DQN代码PyTorch实现前⾔ 实例参考,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.代码 程序主循环 from dqn.maze_env import Maze from dqn.RL_brain import DQN import time def run_maze(...
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现) 目之所及有高峰 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究 一、引言 二...
在DQN + 人工势场的避障控制中,首先根据环境信息构建人工势场,将障碍物视为斥力源,目标点视为引力源。然后,将势场信息作为DQN的输入状态之一,与原始的环境状态(如位置、速度等)一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值,智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。