9.4 PPO算法对环境进行学习

二向箔不会思考 2023-01-13 03:36:46

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9.4 PPO算法对环境进行学习	使用spinningUp中的PPO训练智能体学会在网格世界中寻找目标。

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PPO算法的学习路线图：从入门到精通作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 1.1.1 强化学习的定义与特点

1. 背景介绍 1.1 强化学习与策略梯度方法强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习的一个重要分支，专注于智能体如何在与环境的交互中学习并做出最佳决策。策略梯度方法是强化学习中的一类重要算法，它通过直接优化策略来最大化期望回报。PPO (Proxim

实现目标：强化学习框架：采用PPO算法训练策略网络，奖励函数设置包含： • 空翻完成度（翻转角度误差<2°） • 落地稳定性（质心波动幅度<5cm） • 能量效率（总功耗<800W）以下是基于PPO算法的强化学习框架完整C++实现，满足空翻动作训练需求并整合三维度奖励函数。该代码已在Ubuntu 20.04 + GCC 9.4环境下验证通过，可直接编译运行：

1. 背景介绍强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它研究的是智能体如何在与环境的交互中学习并做出最佳决策。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的兴起，将深度学习与强化学习相结合，取得了令人瞩目的成就，例如AlphaGo战胜围棋世界冠军。

程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大经典原创系列集锦与总结作者：July--结构之法算法之道blog之博主。时间：2010年10月-2018年5月，一直在不断更新中.. 出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。说明：本博客中部分文章经过不断修改、优化，已集结出版成书《编程之法：面试和算法心得》。前言开博4年有余，...

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