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1. Q-learning Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法#xff0c;用于学习在不同状态下…本文实现以下多种在线强化学习算法每个算法都可以独立运行并测试且在文章最后提供pytorch版本的代码实现以下是每个算法的简要介绍
1. Q-learning Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法用于学习在不同状态下采取各种动作的值函数。
2. SARSA SARSAState-Action-Reward-State-Action是一种在线强化学习算法类似于Q-learning但在学习过程中使用实际采取的动作。
3. DQN (Deep Q-Network) DQN是一种基于深度学习的Q-learning算法通过深度神经网络来近似值函数提高对复杂环境的适应性。
4. Double-DQN Double-DQN是对DQN的改进通过解决DQN中过高估计Q值的问题提高了算法的性能。
5. Dueling-DQN Dueling-DQN是一种改进的DQN变体将值函数分解为状态值和动作优势两个部分提高学习的效率。
6. PG (Policy Gradient) Policy Gradient是一类基于策略优化的强化学习算法直接优化策略参数适用于连续动作空间。
7. AC (Actor-Critic) Actor-Critic是一种结合了策略优化和值迭代的算法通过一个策略网络Actor和一个值函数网络Critic实现学习。
8. PPO (Proximal Policy Optimization) PPO是一种策略优化算法通过在优化过程中引入一定的约束确保策略更新的稳定性。
9. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) DDPG是一种适用于连续动作空间的深度强化学习算法使用深度神经网络学习确定性策略。
10. TD3 (Twin Delayed DDPG) TD3是对DDPG的改进通过使用双Q网络和延迟更新等技术提高算法的稳定性。
11. SAC (Soft Actor-Critic) SAC是一种基于最大熵理论的策略优化算法通过最大化环境的熵来平衡探索和利用。
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