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强化学习
强化学习的倒立摆程序,用MATLAB语言编写,可在maltab上运行。
强化学习解最优控制的matlab代码,可以运行
基于策略函数的强化学习算法
人工智能 (AI) 的发展历程中,涌现出多种学习范式,例如监督学习、无监督学习、强化学习等。每种范式都针对特定的问题类型和数据特点,并取得了显著的成果。然而,传统的学习方法往往需要大量数据和计算资源,且难以...
深度强化学习通过结合深度学习 (Deep Learning) 和强化学习,利用神经网络 (Neural Network) 作为函数逼近器 (Function Approximator),可以处理具有复杂状态空间的问题。值迭代通过迭代更新价值函数。
小车-倒立摆的平衡控制问题,由强化学习方法来求解,参考sutton《强化学习》一书
基于强化学习与深度强化学习的游戏AI训练python源码.zip基于强化学习与深度强化学习的游戏AI训练python源码.zip基于强化学习与深度强化学习的游戏AI训练python源码.zip基于强化学习与深度强化学习的游戏AI训练python...
1. 背景介绍 随着电子商务的蓬勃发展,B2B(企业对企业)电商平台日益成为企业采购和销售的重要渠道。在B2B电商平台的运营中,...而强化学习作为一种人工智能技术,能够通过与环境的交互学习最优策略,在B2B电商运营中
这篇毕业设计共计80页左右,主要是将强化学习应用于无人机路径规划,有需要的可以付费购买(毕竟内容很多,知识付费是有必要的)。同时,这篇论文的开源代码地址:...
强化学习是人工智能领域中的一种学习方式,其核心思想是通过一系列的试错过程,让智能体逐步学习如何在一个复杂的环境中进行最优的决策。这种学习方式的特点在于,智能体需要通过与环境的交互来获取奖励信号,从而...
adhoc_routing-master 基于强化学习的无线自组织网络路由协议实现
贡献者:Datawhale开源项目组 作为人工智能里最受关注的领域之一,强化... 在学习强化学习的过程中,遇到了有无数资料却难以入门的问题,于是发起了Datawhale强化学习项目,希望自学的同时帮助更多学习者轻松入门。
强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 已成为人工智能领域研究的热点之一,其核心思想是通过与环境的交互学习最优策略。传统的强化学习方法通常需要预先定义奖励函数,用于衡量智能体在环境中的表现。然而,在许多...
本资源是经过本地编译测试、可打开、可运行的资源或源码,可以用于毕业设计、课程设计的应用、参考和学习需求,请放心下载。 祝愿你在这个毕业设计项目中取得巨大进步,顺利毕业! 但强调一下,这些项目源码仅供学习...
*强化学习(Reinforcement Learning,RL)**是机器学习中的一个领域,是学习“做什么(即如何把当前的情景映射成动作)才能使得数值化的收益信号最大化”。学习者不会被告知应该采取什么动作,而是必须自己通过尝试...
强化学习(reinforcement learning,RL) 讨论的问题是智能体(agent)怎么在复杂、不确定的环境(environment)中最大化它能获得的奖励。如图 1.1 所示,强化学习由两部分组成:智能体和环境。在强化学习过程中,...
强化学习基本概念 基本方法(Value-Based、Policy-Based、Actor-Critic) 策略学习(Reinforce with baseline、A2C) 价值学习(Sarsa、Q-Learning(DQN)) 连续动作控制(DPG、DDPG) 包含上述各种基本算法的原理...
matlab,强化学习MPC模型预测控制算法 基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真 使用matlab2021a或者更高版本运行!!!!
安全强化学习
1. 背景介绍 1.1 医疗健康领域的挑战 医疗健康领域面临着诸多挑战,例如: 疾病诊断和治疗的复杂性: 许多疾病的诊断和治疗需要考虑多种因素,包括患者的病史、症状、体征、基因等,这使得决策过程变得十分复杂。
深度学习之强化学习.pdf
1. 背景介绍 1.1 能源管理的挑战 随着全球人口增长和经济发展,能源需求不断攀升,而传统能源资源日益枯竭,环境污染问题日益严重。为了应对这些挑战,能源管理变得尤为重要。能源管理的目标是优化能源...1.2 强化学
1. 背景介绍 随着人工智能技术的飞速发展,机器人导航成为了一个备受关注的研究领域。机器人导航是指机器人根据自身传感器感知到的环境信息,自主地规划路径并控制自身运动,以到达指定目标位置的能力。...
强化学习深入浅出完全教程,内容包括强化学习概述、马尔科夫决策过程、基于模型的动态规划方法、蒙特卡罗方法、时间差分方法、Gym环境构建及强化学习算法实现、值函数逼近方法、DQN方法及其变种、策略梯度方法。
其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来...