强化学习算法大全：从DQN到QMIX
欢迎来到强化学习的奇妙世界！本仓库是一个精心整理的资源集合，汇聚了当前领域内超过20种核心强化学习算法的实现代码，旨在为研究人员和开发者提供一个实践和学习的宝贵平台。覆盖了从基本的单智能体算法如DQN (Deep Q-Network) 到高级的多智能体系统如MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) 和QMIX等，每一种算法都是现代强化学习研究中的重要基石。
主要算法包括但不限于：
- DQN (Deep Q-Network) - 深度Q网络，开启深度强化学习新篇章。
- DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) - 适用于连续动作空间的强化学习方法。
- SAC (Soft Actor-Critic) - 通过熵最大化增强探索性，优化长期奖励的算法。
- TD3 (Twin Delayed DDPG) - 改进DDPG性能，解决过估计问题的策略。
- MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) - 多智能体环境下的协同学习框架。
- QMIX (QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Multi-Agent Reinforcement Learning) - 解决多智能体强化学习中全局目标与局部行动间的复杂关系。
学习资源：
为了帮助初学者和进阶者更好地理解和应用这些算法，推荐以下两个系列的博客文章：
如何贡献与使用：
- 鼓励用户提出问题、报告bug以及贡献代码改进。
- 开始之前，请阅读仓库内的
CONTRIBUTING.md文件了解贡献规则。 - 对于每个算法，我们提供了基础的实验设置和说明文档。建议先从阅读相关代码注释和配置文件入手。
开源许可证
本项目遵循MIT许可证。你可以自由地使用、修改和分发这些代码，但请保留原作者的署名权。
加入我们，一起探索强化学习的无限可能吧！🌟💻👨🎓👩🎓