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项目简介
本项目借助深度强化学习算法（DDPG和DQN）来训练智能体，主要用于解决连续动作空间的强化学习任务。利用Unity环境模拟一个具有两个关节的机械臂，让智能体学习控制机械臂，使其尽可能长时间地保持在目标位置。通过调整参数和环境设置，该项目可应用于不同任务和环境。
项目的主要特性和功能
- 深度强化学习算法：实现了DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）和DQN（Deep Q-Network）两种算法，分别适用于连续和离散动作空间的强化学习任务。
- Unity环境模拟：运用Unity环境模拟机械臂控制任务，智能体与环境交互学习最优策略。
- 参数调整：用户可通过
parameters.py和train_agent_dqn.py文件灵活调整训练参数，满足不同任务需求。 - 训练与监控：提供
train_agent.py和train_agent_dqn.py训练脚本，方便用户训练智能体并监控训练表现。 - 结果可视化：训练结果和智能体表现可通过生成的图像和GIF文件可视化，便于分析评估。
安装使用步骤
1. 创建Python环境
首先，创建一个Python 3.6的环境，并激活该环境：
bash
conda create --name reacherproject python=3.6
conda activate reacherproject
2. 复制项目并安装依赖
复制项目仓库并安装所需的依赖包：
bash
cd ReacherProject
pip install -r requirements.txt
conda install pytorch=0.4.1 cuda92 -c pytorch
3. 下载Unity环境
根据操作系统下载对应的Unity环境文件： - Version 1: One (1) Agent（训练） - Linux: 下载链接 - Mac OSX: 下载链接 - Windows (32-bit): 下载链接 - Windows (64-bit): 下载链接 - Version 2: Twenty (20) Agents（推荐） - Linux: 下载链接 - Mac OSX: 下载链接 - Windows (32-bit): 下载链接 - Windows (64-bit): 下载链接
4. 训练智能体
使用以下命令训练智能体：
- 使用DDPG算法训练：
bash
python train_agent.py
- 使用DQN算法训练：
bash
python train_agent_dqn.py
5. 查看训练结果
训练完成后，权重和训练结果将保存在output/目录中，用户可以通过生成的图像和GIF文件查看智能体的表现。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】