【源码】基于Python的强化学习算法实现

项目简介

本项目提供了一系列基于Python的强化学习算法实现，涵盖DQN、SARSA、A2C、REINFORCE、TRPO、DDPG、TD3、A3C以及多智能体强化学习算法等。可用于解决各类强化学习问题，处理离散和连续动作空间，助力探索不同环境下的最优决策，以最大化累积奖励。

项目的主要特性和功能

1. 算法实现：多种强化学习算法的Python实现，从基本Q - learning到复杂策略梯度方法均有覆盖。
2. 多智能体系统：实现多智能体环境下的协作与竞争算法，如MAC - A2C，支持多智能体环境中的学习与协作。
3. 分布式计算：利用Ray框架实现分布式A3C算法，提高训练效率与扩展性。
4. 自定义环境：提供与Gym库交互的接口，方便用户使用自定义环境进行算法测试。
5. 模型评估：具备计算准确率、精确度、召回率、F1分数等评估指标的功能，用于评估模型性能。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 安装依赖库： bash pip install -r requirements.txt 2. 运行示例代码： 根据项目的示例代码，运行不同的算法实现，以了解它们的功能和用法。例如： bash mkdir -p output python -u 04_dqn.py --do_train --output_dir output 2>&1 | tee output/log.txt 3. 自定义环境： 通过编写自定义的环境类，将项目中的算法应用于自己的问题。 4. 评估模型： 使用提供的评估指标函数，对训练好的模型进行评估。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】