参考链接：http://d0evi1.com/atari/Arxiv：https://arxiv.org/pdf/1709.06009.pdf ALE介绍： ALE在Stella（一个开源的Atari 2600模拟器）上构建。它允许用户通过接收joystick动作、发送screen/RAM信息、并模拟平台的方式来与Atari 2600交互。ALE提供了一个游戏处理层（game-hand
文章目录Part.I IntroductionChap.I 传送门Chap.II 常识Part.II 准备工作Chap.I 下载安装Chap.II 实现快捷键清屏Part.III 基础知识Chap.I 快应用Chap.II 输入输出Chap.III 条件与循环语句Chap.IV 关于文件Chap.V 关于调试Chap.VI 迭代器与生成器Reference Part.I Introduction
title: 强化学习：gym下atari游戏环境的官方文档地址 description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组语法，暂不支持多级分类 2024年10月16日 共建议查看两个历史上的官方地址： https://ale.f
原创
2024-10-21 11:34:10
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在网上找到一个Rainbow算法的代码（https://gitee.com/devilmaycry812839668/Rainbow），在里面找到了ata
原创
2022-05-19 20:42:34
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一、前言MMO游戏无论是回合制、策略类、即时战斗等等类型都需要有相应的技能系统，所以技能系统有一定的通用性和可复用性，但每种类型的游戏也会有自己的特点，不过万变不离其宗，本文结合自己参与开发并在公网运营两年以上的两款游戏，分别为一款SLG策略游戏和一款即时战斗类游戏，阐述下技能系统的实现方法，方法并不是最优的，但已经实现并经过外网运营几年时间的检验，相信会有一定的参考性。重点讲述即时战斗类的技能实
引言深度Q网络(DQN)将深度神经网络与Q-learning结合，开创了深度强化学习的新纪元。本文将通过实现一个完整的DQN算法来玩Atari游戏，展示深度强化学习的强大能力。案例背景：CartPole游戏环境CartPole是OpenAI Gym中的经典控制问题：目标：平衡杆子使其不倒下状态：4维向量(车位置，车速，杆角度，杆角速度)动作：2种(向左或向右施力)奖励：每步存活获得+1奖励DQN算
pytorch版DQN代码逐行分析前言入强化学习这个坑有一段时间了，之前一直想写一个系列的学习笔记，但是打公式什么的太麻烦了，就不了了之了。 最近深感代码功底薄弱，于是重新温习了一遍几种常用的RL算法，并打算做一个代码库，以便之后使用。正文这是第一站-----DQN的代码解读 源代码：https://github.com/higgsfield/RL-Adventure 无奈，这个代码库里的代码实在
在这篇文章中，我将分享我在搭建“Python 强化学习游戏”项目过程中所经历的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及错误集锦的经验和教训。此项目的主要目标是开发一个智能体，通过强化学习算法在游戏环境中进行学习和优化。
### 环境配置
为确保项目顺利进行，我首先设置了开发环境。这包括安装必要的依赖和配置环境变量。以下是环境配置的流程图：
```mermaid
flowchart
atari2600运行环境： https://github.com/openai/atari-py 安装环境，以及导入 rom文件这里不进行介绍（前文已介
原创
2022-05-19 20:35:45
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通过游戏编程学Python通过游戏编程学Python（2）— 脑筋急转弯通过游戏编程学Python（1）— 猜数字 文章目录通过游戏编程学Python前言一、知识点二、第二个游戏 —— 脑筋急转弯1. 玩法简介2. 游戏流程三、程序代码四、代码详细分析1. 空的input()函数2.字符串转义3.多行字符串4.print()函数的end参数总结与思考 前言大家好，上节课我们囫囵吞枣般地完成了第一个
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2024-05-06 10:44:35
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深度强化学习实验室作者：网易伏羲实验室编辑：DeepRL在深度学习中，模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此，深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集，保证训练的模型在测试集上仍然有很好的性能，即模型的泛化能力。在深度强化学习的应用中，模型的泛化能力也同样重要。本文将介绍最近深度强化学习领域中提高模型泛化能力的一些方法，如域随机化、正则等。一、泛化什么是泛化（generalizat
Gym是一个开发和比较强化学习算法的工具包。它对代理的结构不做任何假设，并且与任何数值计算库(如TensorFlow或Theano)兼容。1.安装好Gym和baselines2.这个任务是在[Dietterich2000]中介绍的，以说明分层强化学习中的一些问题。有4个地点(用不同的字母标注)，你的工作是在一个地点接乘客，在另一个地点下车。如果你成功的停留了，你会得到+20分，并且在每次停留的时候
原创
2018-11-15 16:24:58
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本文大篇幅来源于：https://blog.csdn.net/qq_37112826/article/details/109326195和：https://github.com/analoganddigital/DQN_play_sekirorl老年交流：883276807环境安装以下生产环境为win10+GTX1080。
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2021-08-20 15:50:02
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一次transition就是（s，a，w，s_）一次episode就是DQNQ-learning如果状态很多，动作很多时，需要建立的q表也会十分的庞大
原创
2022-10-21 16:25:51
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网上搜寻到的代码，亲测比较好用，分享如下。 import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print ('新一局游戏 初始观测 = {}
原创
2022-05-18 16:43:50
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小组成员：031902215 吕航031902218 阙嘉毅031902226 余佳硕关于设计游戏规则按键功能：
W、↑：转换方块朝向；S、↓：加速方块下落；A、←：控制方块向右移动；D、→：控制方块向右移动。方块种类： 基本规则：
移动、旋转和摆放游戏自动输出的各种方块，使之排列成完整的一行或多行并且消除得分。方块移到区域最下方或是着地到其他方块上无法移动时，就会固定在该
全文2216字，预计阅读时间4分钟原创| 汪治堃编辑 | 吕嘉玲背景介绍Isaac Gym是一款
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2023-07-05 16:30:26
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四类小球，挑战不同决策路径Go-Bigger采用Free For All（FFA）模式来进行比赛。比赛开始时，每个玩家仅有一个初始球。通过移动该球，玩家可吃掉地图上的其他单位来获取更大的重量。每个队伍都需和其他所有队伍进行对抗，每局比赛持续十分钟。比赛结束后，以每个队伍最终获得的重量来进行排名。在一局比赛中共有分身球、孢子球、食物球、荆棘球四类球。分身球是玩家在游戏中控制移动或者技能释放的球，可以
电梯的一点浅优化1、调度方案的选择第六次作业要做一个可捎带的电梯，如何呢？指导书给了ALS，我觉得ALS也有固有弊端，比如可能会在有乘客时掉头。从用户体验上，这是极差的，而且一般情况下（除非是这一层刚走了狼半秒钟又来了虎，比如某组变态的数据）这种掉头会增加时间开销。所以，我采取了贴近生活的look算法，就是咱们楼道里那个电梯的调度算法。查了一下，电梯的几种调度算法，包括：scan算法，look算法
advantage优势值，是指该状态写做出该动作相比于其他动作而言有多好。在之前做强化学习的时候用了ppo2算法，由于是将多个智能体同时并行计算，需要对网上单个智能体的算法更新部分做一个改动，因此在之前自己写的算法中出现了错误：在执行到需要更新的时候，计算优势函数使用了每个回合每一步的动作与奖励值，然后计算了总的Rt与At（advantage），然后计算损失函数的时候一直用的是这个Rt与At，但是
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2024-10-31 08:04:54
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