【源码】基于Python的MountainCar强化学习解决方案

项目简介

本项目运用深度强化学习算法（DQN和DDPG）解决MountainCar问题。在MountainCar问题里，小车初始处于山谷谷底，需积累足够动量驶向山顶。项目分别用DQN算法处理离散动作的MountainCar问题，用DDPG算法应对连续动作的MountainCarContinuous问题，以此探究不同算法在此问题上的应用效果。

项目的主要特性和功能

1. DQN算法应用：针对离散动作的MountainCar问题，借助经验回放和目标网络技术，使智能体根据当前状态选最优动作，实现驶向山顶的目标。
2. DDPG算法应用：用于解决连续动作的MountainCarContinuous问题，结合深度神经网络与确定性策略梯度算法，让智能体连续控制引擎力，以最佳方式驶向山顶。
3. 经验回放机制：两种算法都采用该技术，将智能体与环境交互的经验存于经验池，随机抽样训练，打破数据相关性，提升训练效率。
4. 目标网络稳定学习：DQN和DDPG算法用目标网络计算目标Q值，通过软更新策略使目标网络逐步跟随主网络参数更新，稳定学习过程。
5. 模型训练与评估：提供完整的模型训练流程，涵盖模型构建、训练配置、训练和评估环节，可输出训练过程的奖励得分及测试时的平均、最大和最小奖励得分，便于评估模型性能。

安装使用步骤

1. 安装依赖：确保系统已安装Python、PyTorch和gym库。
2. 运行代码：在命令行中执行python main.py命令，启动智能体训练，训练过程会显示奖励得分。
3. 测试模型：主程序训练结束后，使用python main.py --test命令测试训练好的模型在MountainCar任务中的表现。
4. 结果分析：查看训练过程的奖励得分曲线图以及测试时的各项奖励得分，评估模型性能。

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