【源码】基于PythonPyTorch框架的火箭任务强化学习项目

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架的强化学习项目，目标是训练智能体控制火箭完成特定任务。项目提供多种RL算法实现，如A2C、DQN、DDQN、Noisy DQN、PPO以及Prioritized DQN等，并且在原环境基础上有改进，如添加风速、燃料因素、模拟月球环境等。同时包含自定义的Rocket类用于模拟火箭行为和环境。

项目的主要特性和功能

1. 环境模拟：借助Rocket类模拟火箭悬停和着陆任务环境，具备必要物理参数和渲染功能。
2. 算法实现：实现A2C、DQN等多种强化学习算法，用于解决火箭着陆或悬停问题。
3. 改进点：原环境增加风速、燃料因素、模拟月球环境，提升环境复杂度与挑战性。
4. 网络结构：定义PositionalMapping层用于特征提取，MLP网络用于学习和预测Q值。
5. 记忆库和训练：利用经验回放存储和回放经验数据，训练神经网络模型。
6. 可视化：训练过程中记录并绘制奖励曲线，便于观察模型性能变化。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 安装依赖库：使用pip或conda安装所需的Python库，如PyTorch、gym、matplotlib等。 2. 运行代码：运行各个算法的Python文件，如a2c.py、dqn.py等，选择适当的任务类型（'landing'或'hover'）和火箭类型（falcon或starship）。 3. 观察结果：训练过程中，观察并记录奖励曲线，以及火箭的飞行轨迹和着陆状态。 4. 调整参数：根据需要调整超参数（如学习率、折扣因子等），优化模型性能。

注意事项：由于项目涉及深度学习计算，建议在具备GPU的环境中运行，以提高训练效率。

下载地址

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