PyTorch实现的在线强化学习11种常见算法代码
资源描述
这个资源是一个包含了使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，可以单独运行并测试相应算法在不同环境中的性能。以下是资源中包含的算法：
- Q-learning
- SARSA
- DQN (Deep Q-Network)
- Double-DQN
- Dueling-DQN
- PG (Policy Gradient)
- AC (Actor-Critic)
- PPO (Proximal Policy Optimization)
- DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
- TD3 (Twin Delayed DDPG)
- SAC (Soft Actor-Critic)
使用说明
- 环境要求：确保你的环境中已经安装了 PyTorch 和相关的依赖库。
- 运行代码：每个算法都有一个独立的文件夹，进入相应的文件夹后，按照文件夹内的
README.md或run.py文件中的说明运行代码。 - 测试环境：代码中包含了在不同环境中的测试脚本，你可以根据需要选择合适的环境进行测试。
贡献
如果你有任何改进或新的算法实现，欢迎提交 Pull Request。我们鼓励社区的参与和贡献，共同完善这个资源库。
许可证
本资源库采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。