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项目简介
本项目借助深度强化学习算法，如深度Q网络（DQN）和异步优势行动者评论家（A3C）算法，来应对LunarLander-v2任务。该任务模拟航天器在月球表面软着陆的过程，旨在控制航天器实现稳定着陆并尽可能行进更远的距离。
项目的主要特性和功能
- 环境设置：搭建
LunarLander-v2环境，模拟航天器在月球的飞行与着陆任务。 - 网络定义：构建行动者（Actor）和评论家（Critic）网络，用于在连续动作空间中选择动作和评估状态价值，以实现累积奖励的最大化。
- 并行训练：采用多工作进程并行训练模型，各进程在独立线程中运行，共享全局网络模型，有效提高训练效率。
- 主程序：创建并启动多个工作进程，利用协调器管理线程的启动与停止，记录各进程回报值，并使用matplotlib绘制全局运行回报曲线。
- 训练与评估：训练时，模型与环境交互并更新参数以优化策略；评估时，加载已训练模型对其性能进行评估。
安装使用步骤
假设你已经下载了本项目的源码文件，可按照以下步骤操作：
1. 确保已经安装TensorFlow、gym、matplotlib库，可使用以下命令进行安装：
pip install tensorflow gym matplotlib
2. 运行主程序文件，启动训练过程。
3. 训练完成后，可加载训练好的模型进行性能评估。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】