cartpole

强化学习算法DQN在OpenAI Cartpole环境中的应用

Cartpole 深度强化学习 DQN OpenAI Adam优化器 Github 开源项目

该项目展示了如何在OpenAI的Cartpole任务中应用DQN（深度Q学习）算法解决问题。通过调整超参数如GAMMA、学习率和记忆大小，目标是防止附有未驱动关节的杆子在无摩擦轨道上的小车倒下，以保持杆子直立并获得高奖励。解决标准是连续100次试验中平均奖励达到195。

Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库

GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境

Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。

AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架

AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法

AgileRL是一个创新的深度强化学习库，专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念，该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术，自动找到最优超参数，减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法，包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机，并具备分布式训练能力。相比传统方法，AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。

envpool - 高性能并行强化学习环境执行引擎

EnvPoolGithub并行处理开源项目强化学习环境仿真高性能计算

EnvPool是一款基于C++的高性能并行强化学习环境引擎。它支持Atari、Mujoco等多种环境，提供同步和异步执行模式，适用于单玩家和多玩家场景。EnvPool易于集成新环境，在高端硬件上可达到每秒100万Atari帧或300万Mujoco步骤的模拟速度，比传统Python子进程方法快约20倍。作为通用解决方案，EnvPool可显著加速各类强化学习环境的并行化执行。

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。

FinRL_Podracer - 高效轻量的强化学习量化交易框架

GithubPodracer开源项目强化学习算法策略量化交易金融科技

FinRL_Podracer是基于ElegantRL和FinRL构建的中级强化学习量化交易框架。该框架为开发者和专业人士提供轻量级、高效和稳定的算法交易策略开发解决方案。FinRL_Podracer支持DDPG、TD3、SAC等多种深度强化学习算法，适用于连续和离散动作空间。框架采用Pythonic设计原则，注重研究人员和算法交易者需求，支持灵活的代码迭代和精细控制。

deep-algotrading - 深度学习算法在金融交易中的探索与实践

GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络过拟合金融数据

本项目展示了深度学习技术在金融交易领域的应用。从简单回归到LSTM和策略网络,逐步介绍不同复杂度的算法模型。内容包括TensorFlow使用、深度强化学习概念,以及交易策略的构建与优化。通过代码示例和详细说明,读者可学习如何将深度学习应用于金融数据分析和算法交易。这是一个面向学习者和从业者的教育资源,展示了深度学习在非传统领域的创新应用。

awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南

Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法

snake - 人工智能优化的贪吃蛇游戏

AIGithubPythonSnake开源项目性能评估算法

该项目使用Python重写了经典贪吃蛇游戏，重点在于实现和优化人工智能算法。游戏中蛇的目标是不断吃食物并尽快填满地图。项目通过平均长度和平均步数两个指标评估了AI的表现，展示了Hamilton、Greedy和DQN三种算法的测试结果。该项目支持Python 3.6+及Tkinter，并提供了简单的安装和运行指南。

Gym.NET - OpenAI Gym的C#移植版，适用于强化学习环境

C#GithubGym.NETOpenAI Gym工具包开源项目强化学习

Gym.NET是OpenAI Gym的C#移植版本，提供标准化的强化学习开发环境。用户可通过NuGet安装Gym.NET及其多种环境和渲染模块，支持例如CartPole-v1等经典环境的运行和渲染。项目目标是逐步实现多种OpenAI Gym环境，包括经典、Mujoco、Box2D和Atari等。详细的安装步骤和示例代码请参考项目的GitHub页面。

Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库

AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习

Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型，促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续，Gymnasium现由独立团队维护，提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性，并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。

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