pip install mealpy==3.0.1
pip install opfunu==1.0.1其次，加载cec测试函数信息。对于优化而言，时刻把握四项基本量：变量上限ub，变量下限lb，变量维度dim，目标函数fit_fun。利用opfunu调用目标函数，基本格式为：函数+年份。当然，你还需要知道每年的cec函数有几个测试函数，维度有几维。这里已经整理好了，方便使用。 '''
# 教你如何实现"DQN python代码"
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集和环境) --> B(构建神经网络)
B --> C(定义损失函数和优化器)
C --> D(训练神经网络)
D --> E(测试神经网络)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备
原创
2024-06-25 04:21:52
81阅读
首先，写下这篇博客有两方面原因，一方面是为了自己复习（一个月前明明理顺代码了，现在再看又忘了），另一方面帮助和我一样的初学者快速理解DQN的代码吧。 建议边看上面博客的代码边看本文。1.代码整体整体上来说，我们需要定义三个类ReplayBuffer，Qnet，DQN。 首先从主函数部分开始看： 我们定义的num_episodes为500，通过两个for循环，将整体分为10个iteration，每个
转载
2023-08-22 19:24:51
540阅读
目录1.代码阅读1.1 代码总括1.2 代码分解1.2.1 replay_memory.pop(0)1.2.2 replay_memory.append(Transition(state, action, reward, next_state, done))1.2.3 samples = random.sample(replay_memory, batch_size)1.2.4
转载
2023-11-09 15:56:25
108阅读
一、DQN详解1） Qlearning --> DQN对于离散状态空间，若智能体所处的状态成千上万，用Qlearning表格法存储状态很不实际，对于连续状态空间同理。为了在连续状态空间下应用类似Qlearning的学习方式，需要对值函数进行逼近，故出现了DQN算法。2） DQN实现流程s : 当前状态 a : 当前s下，智能体根据策略（eval_model）给出决策a r, s_ : 当前s
转载
2024-04-18 09:35:01
897阅读
# 使用 TensorFlow 实现 Dueling DQN：step by step 教程
Dueling DQN（Dueling Deep Q-Learning）是强化学习中的一种重要算法，能够更好地估计状态价值和动作优势。本文将引导初学者逐步实现基于 TensorFlow 的 Dueling DQN。
## 大致流程
实现 Dueling DQN 的过程可以分为以下几个步骤：
| 步
# 深度强化学习：用DQN实现智能体训练
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是机器学习领域中一个重要的分支，结合了强化学习和深度学习的优势。其中，深度Q网络（DQN）是一种重要的架构，用于在复杂环境中训练智能体（Agent）。在这篇文章中，我们将探讨DQN的基本原理以及使用PyTorch实现一个简单的DQN模型的示例代码。
## DQN的基本原理
DQN采
在无人机路径优化问题中，利用强化学习中的深度Q网络（DQN）技术，通过算法的学习，使无人机在特定环境中快速而准确地完成任务，将路径优化为最优。本文将详细探讨如何使用DQN优化无人机轨迹，以及在实施过程中遇到的错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化的策略。
### 问题背景
无人机在执行任务时，需要在不断变化的环境中灵活调整其轨迹，以避免障碍物并确保高效完成目标。通过DQN优化无人机的
# 如何实现"DQN代码pytorch"教程
## 1. 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示实现"DQN代码pytorch"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装PyTorch | 安装PyTorch库，并导入所需的模块 |
| 2. 构建神经网络 | 创建深度Q网络（DQN）的神经网络结构 |
| 3. 定义损失函数 | 定义损失函数，通常
原创
2024-04-17 06:38:01
118阅读
1. 如何使用Exception Exception降低性能。一个异常抛出首先需要创建一个新的对象
原创
2022-12-07 06:32:22
73阅读
刚开始学习numpy，对ndim、shape还有dtype这几个函数的含义有些混淆，所以简单记录下。ndim函数：返回一个数字，确定数组的维度 备注：个人小技巧（不知道准不准），从列表转数组时，确定数组的维度的话可以看一开始中括号的个数，几个中括号就是几维。shape函数：返回一个元组，确定各个维度的元素个数 对于arr11：它是一个一维数组，返回的（4，）代表一维里面有四个元素 对于arr22：
转载
2023-07-17 21:21:40
77阅读
参考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-autograd/#detachsource当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播1
变量TensorFlow 是一种表示计算的方式，直到请求时才实际执行。 从这个意义上讲，它是一种延迟计算形式，它能够极大改善代码的运行：更快地计算复杂变量跨多个系统的分布式计算，包括 GPU。减少了某些计算中的冗余我们来看看实际情况。 首先，一个非常基本的 python 脚本：x = 35
y = x + 5
print(y)这个脚本基本上只是“创建一个值为35的变量x，将新变量y的值设置为它加上
转载
2024-05-27 16:54:21
28阅读
文章目录：应用场景Go 实现PHP 实现小结应用场景一个常见的应用场景，就是在大家下单支付时会提示选择支付方式，然后系统会使用选择的支付方式
原创
2022-04-18 18:01:40
73阅读
强化学习之DQN论文介绍DQN摘要介绍问题特点经验回放相关工作实验算法流程结论 DQN摘要1.基于Q-learning从高维输入学习到控制策略的卷积神经网络。2.输入是像素，输出是奖励函数。3.主要训练、学习Atari 2600游戏，在6款游戏中3款超越人类专家。介绍DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，它使用深度神经网络来学习Q值函数，实现对环境中的最优行为的
转载
2023-11-27 19:47:47
275阅读
DQN的e-greedy策略理解_WHUT米肖雄的博客D3QN代码实现_XianPJ的博客DQN with Target代码实现_XianPJ的博客强化学习导论（二）- 多臂老虎机 - 知乎
原创
2022-11-15 21:59:07
1094阅读
在过去的几年里，无人机（UAV）逐渐成为取代有人驾驶飞机的一种更有效的替代品，目前，它们正被部署在广泛的军事和民用任务中。这导致了前所未有的市场扩张，给航空工业带来了新的挑战，因此，需要采用最新的设计工具，以实现更快的理念到市场时间和更高的产品性能。无人机作为一种复杂的工程产品，由众多子系统组成，具有复杂的协同作用和隐藏的依赖关系。为此，多学科设计优化（MDO）是一种在同一框架下通过多个工程学科并
转载
2023-11-07 22:23:04
119阅读
# 深入理解DQN及其在PyTorch中的实现
深度Q学习（DQN）是深度强化学习中的一种经典算法，它结合了Q学习和深度学习的优点。DQN通过使用神经网络来逼近Q值函数，解决了传统Q学习在处理高维状态空间时的不足。本文将深入探讨DQN的基本原理、特征，以及如何在PyTorch中实现一个简单的DQN模型。
## DQN的基本原理
DQN的机制可以简要描述为以下几个步骤：
1. **环境与代理
文章作者：梦家 Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足，但是可以通过代码调整来提高代码的执行效率。本文整理一些代码优化技巧。代码优化基本原则代码正常运行后优化。 很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”，因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果
转载
2023-10-04 16:40:26
42阅读
简介：策略模式(Pattern:Strategy)属于行为型模式，是指对一系列的算法定义，并将每一个算法封装起来，而且他们是可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。模式架构抽象策略角色[Strategy]：定义一个公共接口，各种不同的算法以不同的方式实现这个接口。具体策略类[ConcreteStrategy]:实现类抽象策略Strategy定义的接口，包装相关的算法和行为，提供具
转载
2023-11-28 03:01:19
59阅读
