Richard S. Sutton and Andrew G. Barto的经典“增强学习”课本

人工智人-家居设计-多智能体增强学习的研究与应用.pdf

本文来自于csdn，介绍了一种新的分布式计算框架Ray，文中详细说明了它的设计思路和现状等，希望对大家的学习能有帮助。如果关注这个领域的同学可能知道，Ray其实在去年就已经在开源社区正式发布了，只不过后来就一直没有什么太大动静，前段时间也是因为机缘巧合，我又回头学习了解了一下，顺便总结如下：Ray是RISELab实验室（前身也就是开发Spark/Mesos等的AMPLab实验室）针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架。按照官方的定义：“Ray isaflexible,high-performancedistribute

自适应交通信号灯控制（增强学习）（Q-learning）(代码 python ).zip

深度增强学习优化无人机航迹

计算机视觉-增强学习MATLAB源码 增强学习（Reinforcement Learning）要解决的是这样的问题：一个能感知环境的自治agent，怎样通过学习选择能达到其目标的最优动作。 　 增强学习目的是构造一个控制策略，使得Agent行为性能达到最大。Agent从复杂的环境中感知信息，对信息进行处理。Agent通过学习改进自身的性能并选择行为，从而产生群体行为的选择，个体行为选择和群体行为选择使得Agent作出决策选择某一动作，进而影响环境。 增强学习是指从动物学习、随机逼近和优化控制等理论发展而来，是一种无导师在线学习技术，从环境状态到动作映射学习，使得Agent根据最大奖励值采取最优的策略；Agent感知环境中的状态信息，搜索策略（哪种策略可以产生最有效的学习）选择最优的动作，从而引起状态的改变并得到一个延迟回报值，更新评估函数，完成一次学习过程后，进入下一轮的学习训练，重复循环迭代，直到满足整个学习的条件，终止学习。

强化学习导论 第二版 英文版 2017最新版 Reinforcement Learning An Introduction

用C#实现的Q_Learning深度学习代码。可以不断的训练，不断寻找测试各个最佳的路径点。可以扩大地图的大小。移动障碍的位置。

Gym-UnrealCV：用于视觉增强学习的逼真的虚拟世界 介绍 该项目将Unreal Engine与OpenAI Gym集成在一起，用于基于视觉增强学习。 在此项目中，您无需任何虚幻引擎和UnrealCV知识即可在各种现实的UE4环境中轻松运行RL算法。 已经发布了许多用于机器人视觉任务的环境，例如Searching for objects ， Active object tracking和Control a robotic arm 。 该项目的框架如下所示： UnrealCV是Unreal Engine和OpenAI Gym之间的基本桥梁。 OpenAI Gym是用于开发RL算法的

最近因为与深度学习结合，解决海量数据的泛化问题，取得了让⼈印象深刻 的成果。包括 DeepMind 的⾃动学习玩 ATARI 游戏，以及 AlphaGo 在围棋⼤赛中 战胜世界冠军等，其背后的强⼤武器就是深度强化学习技术。相对于 DeepMind 和学术界看重强化学习的前沿研究，阿⾥巴巴则将重点放在推动强化学习技术 输出及商业应⽤。在阿⾥移动电商平台中，⼈机交互的便捷，碎⽚化使⽤的普 遍性，页⾯切换的串⾏化，⽤户轨迹的可跟踪性等都要求我们的系统能够对变 幻莫测的⽤户⾏为以及瞬息万变的外部环境进⾏完整地建模。平台作为信息的 载体，需要在与消费者的互动过程中，根据对消费者（环境）的理解，及时调整 提供信息（商品、客服机器⼈的回答、路径选择等）的策略，从⽽最⼤化过程累 积收益（消费者在平台上的使⽤体验）。基于监督学习⽅式的信息提供⼿段，缺 少有效的探索能⼒，系统倾向于给消费者推送曾经发⽣过⾏为的信息单元（商 品、店铺或问题答案）。⽽强化学习作为⼀种有效的基于⽤户与系统交互过程建 模和最⼤化过程累积收益的学习⽅法，在⼀些阿⾥具体的业务场景中进⾏了很 好的实践并得到⼤规模应⽤。