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强化学习算法集:覆盖多种环境及应用

此页面介绍了多种强化学习算法的实现,如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络,适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南,通过命令行运行实验和基准测试,并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控,非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。

ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库
GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习
ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码,便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具,ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。
UAV_Obstacle_Avoiding_DRL - 深度强化学习驱动的无人机自主避障算法研究
GithubUAV多智能体强化学习开源项目深度强化学习路径规划障碍物避障
本项目研究了深度强化学习在UAV自主避障中的应用,涵盖静态和动态环境。研究结合多智能体强化学习、人工势场法和扰动流场算法等创新技术,并与A*、RRT等传统路径规划方法进行对比。项目实现了MADDPG、TD3、PPO等多种算法,提供MATLAB和Python代码。仿真实验表明,深度强化学习方法在无人机障碍物避免任务中展现出优越性能,为自主导航技术发展提供了新思路。
Autonomous-Agents - 自主代理人领域的最新研究动态
Autonomous AgentsGithubLLM多智能体系统开源项目深度学习研究论文
Autonomous Agents项目每日更新研究论文,涵盖大模型推理计算、递归多代理系统、身份生成等多个领域。该项目致力于通过推理计算优化、任务环境生成和工具管理等方式,提高自主代理人的效率与功能。每篇论文经过评审,展示了LLM模型在角色模拟、法律咨询和心理健康咨询等领域的应用。了解最新技术和实际案例,洞见自主代理人的发展趋势。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架,兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口,内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验,自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式,确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果,帮助选择最佳解决方案,专注于强化学习的关键研究,如算法、策略、记忆和参数调优。
HighwayEnv - 多场景自动驾驶模拟与决策训练环境
Githubhighway-env决策系统开源项目强化学习环境仿真自动驾驶
HighwayEnv是一个自动驾驶和决策任务模拟环境集。它包含高速公路、环岛、停车场和十字路口等多种场景,模拟真实驾驶情况。支持DQN、DDPG和MCTS等多种强化学习算法,便于研究人员开发和测试自动驾驶策略。该项目具有良好的可用性和扩展性,适用于自动驾驶研究和教学。
rllte - 强化学习研究和应用的长期演进项目
GithubRLLTE工具包开源项目强化学习生态系统算法实现
RLLTE项目受到电信长期演进标准的启发,旨在为强化学习研究与应用提供开发组件和标准。项目不仅提供高质量的算法实现,还作为开发算法的实用工具包。RLLTE支持模块化设计、优化硬件加速、兼容多种计算设备和自定义环境,且包含大量可重复使用的基准。
sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架
GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习
SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架,专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口,支持创建单代理和多代理强化学习环境,允许自定义状态和奖励函数,并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程,适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究,覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。
ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架
GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟
ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架,旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力,包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例,ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档,便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟,为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。
Best-AI-Agents - 顶尖AI代理实现创新自动化和智能任务执行
AI代理Github开源开源项目无代码平台智能助手自动化
Best-AI-Agents项目展示一系列先进的人工智能技术,展现出先进的自动化代理带来的智能解决方案。项目涉及广泛的商业和教育领域应用,包括代码生成、研究创新和模型部署等多种功能。其中涵盖的AI代理如AutoGPT、AgentGPT和Cognosys,展示出各自在机器学习领域的独特应用和功能。
Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习前沿论文收录与汇总
Github开源项目强化学习模型无关模型相关离线学习论文集
该项目全面收录强化学习领域最新论文,聚焦单智能体强化学习研究。内容涵盖模型无关、基于模型、离线、元学习等多个分支,并收录ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议论文。项目对每篇论文进行简要概括,为研究人员提供强化学习前沿进展参考。
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