AIgym_Acrobat_Q_learning：通过openAi Gym在Acrobat-v01上进行einforcmend学习

这是将与开放AI体育馆一起使用的openDSS环境的实现。 要安装，请将此文件夹克隆到本地计算机中，然后打开目录Gym-openDSS。 键入pip install -e。 运行openDSSTest.py

Gym-UnrealCV：用于视觉增强学习的逼真的虚拟世界 介绍 该项目将Unreal Engine与OpenAI Gym集成在一起，用于基于视觉增强学习。 在此项目中，您无需任何虚幻引擎和UnrealCV知识即可在各种现实的UE4环境中轻松运行RL算法。 已经发布了许多用于机器人视觉任务的环境，例如Searching for objects ， Active object tracking和Control a robotic arm 。 该项目的框架如下所示： UnrealCV是Unreal Engine和OpenAI Gym之间的基本桥梁。 OpenAI Gym是用于开发RL算法的

Breakout-RL：使用带有CNN的DQN解决OpenAI Gym Env突破

DRQN-张量流 使用Tensorflow，openai / gym和openai / retro进行深度递归Q学习 该存储库包含用于在 Atari和环境上训练DQN或DRQN的代码。 请注意，到目前为止，在Retro环境中的训练都是完全实验性的，必须包装这些环境以将动作空间减少到每个游戏所有动作的更合理的子空间。 当前实现的包装仅对SEGA Sonic环境有意义。 安装 您可以通过发出以下命令来安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 这将在没有GPU支持的情况下安装Tensorflow。 但是，我强烈建议使用带有GPU支持的Tensorflow，否则培训将花费很长时间。 有关此主题的更多信息，请参见 。 为了运行复古环境，您必须收集要玩的游戏的rom并将其导入： : 跑步 您可以通过以下方式开始培训： python main.py --

python库，解压后可用。 资源全名：robo_gym-0.1.0-py3-none-any.whl

该存储库结合了来自三个来源qv的代码，以获取详细信息： Pack Publishing的第19章 斯科特·藤本的 马克斯·拉潘（Max Lapan）的 我使用此存储库的目标是将所有这些算法集中在一个地方，并具有简单，统一的命令行界面和最小的外部依存关系（ ， ）。 快速开始 python3 td3-learn.py --target -500 这将在默认环境（ ）上运行算法，直到达到-500的平均奖励（在我的Asus Predator Helios笔记本电脑上大约需要23秒）。 程序完成后，您可以通过运行以下命令显示结果 python3 ac-test.py models/td3-Pendulum-v0-.dat 其中是奖励值。 如果您已安装 ，则可以通过运行以下命令可视化情节奖励 python3 ac-plot.py models/td3

gym中集成的atari游戏可用于DQN训练，但是操作还不够方便，于是baseline中专门对gym的环境重写，以更好地适应dqn的训练      从源码中可以看出，只需要重写两个函数 reset（）和step() ，由于render（）没有被重写，所以画面就没有被显示出来了 1.NoopResetEnv（）函数，功能：前30帧画面什么都不做，跳过。这有利于增加初始画面的随机性，不容易陷入过拟合 class NoopResetEnv(gym.Wrapper): def __init__(self, env, noop_max=30): Sample initial

自动驾驶中的深度强化学习 最适合离散操作：4名工人，学习率1e-4 无法使其在连续动作空间中正常工作； 它产生的动作出了问题 A3C创意 总览 人工神经网络的架构

健身室 Gym-JSBSim使用JSBSim飞行动力学模型为固定翼飞机的控制提供了强化学习环境。 Gym-JSBSim需要类似Unix的操作系统和Python 3.6。 软件包的环境实现了OpenAI Gym界面，允许以通常的方式创建环境并与之交互，例如： import gym import gym_jsbsim env = gym.make(ENV_ID) env.reset() state, reward, done, info = env.step(action) Gym-JSBSim可选地使用FlightGear仿真器提供受控飞机的3D可视化。 依存关系 飞行动力学模型，包括C ++和Python库 FlightGear模拟器（可视化的可选） 健身房，numpy，matplotlib 安装 首先，按照信息库上的说明安装JSBSim及其库。 确认从终端安装了JSBSim：