文件名称：DRL_OpenAI-CartPole-v0：OpenAI CartPole-v0基于DeepRL的解决方案
文件大小：9.81MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-18 01:25:19
Python
基于OpenAI CartPole-v0 DeepRL的解决方案 使用深度Q网络（DQN），决斗DQN和决斗双DQN（D3QN） 软件/要求 Python IDE 皮查姆 深度学习库 Tensorflow + Keras 显卡 GeForce MX 250 口译员 Python 3.8 Python环境 水蟒 配套 requirements.txt 要设置Pycharm + Anaconda + GPU，请在查阅设置文件要导入所需的包 ，请在项目环境终端中输入以下说明： OpenAI CartPole-v0 动作： 0-向左推购物车1-向右推购物车 状态： 0-购物车位置1-推车速度2-极角3-尖端极速 奖励： 每走一步的标量值（1） 剧集终止： 极角大于±12° 推车的位置大于±2.4（推车的中心到达显示屏的边缘） 剧集长度大于200 深度强化学习框架 深度Q网络（DQN）
【文件预览】：
DRL_OpenAI-CartPole-v0-main
----DQN()
--------agent.py(7KB)
--------main.py(479B)
--------CartPole_Train.png(37KB)
--------saved_networks.txt(4KB)
--------saved_networks()
--------requirements.txt(83B)
--------replay_buffer.py(1KB)
--------CartPole_Test.png(16KB)
--------ReadMe.txt(263B)
----LICENSE(1KB)
----setup.txt(1KB)
----README.md(2KB)