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Assignment2 Omar

由Classroom-workshop開發
這是一個基於PPO算法的強化學習模型,專門用於解決LunarLander-v2環境中的著陸任務。
下載量 135
發布時間 : 6/2/2022

模型概述

該模型使用stable-baselines3庫實現PPO算法,在LunarLander-v2環境中訓練,目標是讓登月艙安全著陸。

模型特點

穩定的策略優化
使用PPO算法實現穩定的策略梯度更新,避免訓練過程中的劇烈波動
連續動作空間支持
能夠處理LunarLander-v2環境中的連續動作空間控制問題
高效學習
相比傳統強化學習算法,PPO具有更高的樣本利用效率

模型能力

連續動作控制
強化學習任務解決
環境狀態理解
策略優化

使用案例

遊戲AI
登月艙著陸控制
訓練AI智能體控制登月艙在指定區域安全著陸
平均獎勵達到10 +/- 7.11
教育演示
強化學習教學
作為PPO算法的教學示例,展示強化學習的基本原理
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