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Ppo LunarLander V2
模型概述
該模型使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法在月球著陸器-v2環境中訓練，能夠學習如何控制航天器安全著陸。
模型特點
基於PPO算法
使用Proximal Policy Optimization算法，這是一種先進的強化學習算法，具有穩定的訓練特性。
連續動作空間處理
能夠處理連續動作空間的控制問題，適合航天器著陸這類精細控制任務。
穩定訓練
PPO算法設計用於減少訓練過程中的策略更新幅度，從而保持訓練穩定性。
模型能力
航天器控制
連續動作決策
強化學習任務解決
使用案例
航天模擬
月球著陸器控制
模擬控制航天器在月球表面安全著陸的過程
平均獎勵達到274.78 +/- 19.67
教育演示
強化學習教學
作為強化學習算法教學的典型案例
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