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Webots的主要功能是机器人的建模、控制与仿真，用于开发、测试和验证机器人算法。其内核基于ODE引擎，动力学仿真效果较为真实。
在实现了几个针对gym的基础场景的强化学习模型后，我们想要在atari的游戏中试试身手，借助Deep Network Designer，可以方便地设计、修改、观...
这次用的环境是移动倒立摆CartPole环境，建立环境模型，主要是对reword进行定义
首先是原理上的对比，强化学习研究的目标是训练出一个对应于具体任务的好模型，这两个训练策略的方法是不同的。DQN基于值的方法，简单说就是先学出个值函数 ,然后通...
虽然openai的gym强化学习环境底层绘图库是pyglet，不太方便自定义，但是已有的环境还是很好用的，有了前面的python环境准备之后，只需要安装gym就...
其中网格环境是可以从空网格自定义起点终点障碍物的，也可以添加全局外力，甚至跳跃障碍物的特殊功能
前面我们已经能够通过MATLAB调用Python操作键鼠，也在MATLAB环境中建立简单的环境来训练强化学习模型，比如matlab倒立摆环境建模，现在我们需要稍...
在gym中运行atari环境的时候可以选择同一个游戏的内存方式或者图像方式，内存方式直接返回游戏的状态，图像方式返回当前游戏的画面
simulink物理结构模型用的是前面文章matlab倒立摆环境建模当在solidworks绘制后导入的，去除子模块封装，添加驱动以及传感器接口，就像这个样子
自然语言处理中的分词结果，数字图像处理中的分割识别结果，它们通常有着不一样个数的单元，当我们需要逐个处理这些单元数据的时候如果全部导入MATLAB会占用大量内存...
function self = single_pong_env(weight,height,fresh_time)
redis是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted...
我们想要在GUI界面内展示simulink模型的运行状态，可以通过给模型中特定模块绑定监听事件，当模块发生特定事件后调用我们绑定的函数，在函数当中获取模型中的其...
simulink可以方便地建立物理域模型，这是一个简单的倒立摆，同样可以使用MATLAB的强化学习工具箱进行训练
采用 policy gradient 学习方法训练agent，并行训练的参数也需要调整
强化学习 DQN 算法将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样不需要在表格中记录 Q 值, 而是直接使用神经网络生成 ...
Actor（玩家）：为了得到尽量高的reward，实现一个函数：输入state，输出action。用神经网络来近似这个函数。目标任务就是如何训练神经网络，让它的...
classdef CartPoleEnv < rl.env.MATLABEnvironment
先看这个向量式方法生成随机maze来训练Q—learning的agent、主要特点是地图大
新版本MATLAB提供了Reinforcement Learning Toolbox可以方便地建立二维基础网格环境、设置起点、目标、障碍，以及各种agent模型
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