CS 188 Project3(RL) Q8: Bridge Crossing Revisited

最新推荐文章于 2022-06-27 15:42:21 发布
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分类专栏： AI & Big Data案例实战课程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/duan_zhihua/article/details/88842104
本项目探讨了Q-learner在无噪声BridgeGrid环境中学习最佳策略的情况。实验涉及不同epsilon和学习率的设置，以确定是否存在一组参数，使得在50次迭代后能以超过99%的概率学到最优策略。question8()函数需返回可能的(epsilon, learning rate)对或'not possible'字符串。解答不应依赖特定的动作选择机制，确保答案在环境旋转后依然有效。" 88814691,8421682,MSP430F2274IDAR：16位超低功耗微控制器详解,"['MSP430F2274', '超低功耗微控制器', '嵌入式硬件', '微处理器架构', '16位RISC']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先，在无噪声的BridgeGrid上用默认学习率训练50次完全随机的Q-learner学习，观察是否找到最佳策略。

python gridworld.py -a q -k 50 -n 0 -g BridgeGrid -e 1

现在采用epsilon设置为0做同样的实验。是否存在一个epsilon和一个学习率，在50次迭代之后，很可能（大于99%）会学习到最佳策略？analysis.py中的question8（）应返回2元组（epsilon，learning rate）或字符串“not possible”。epsilon由-e控制，学习率由-l控制。注意：您的响应不应依赖于用于选择动作的平分决胜机制。这意味着，即使我们将整个桥梁网格世界旋转90度，您的答案也应该是正确的。

要评分，请运行autograder：

python autograder.py -q q8

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CS 188 Project3(RL) Q6: Q-Learning
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03-22 1745
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基于COMSOL的压裂井降压开采数值模拟：地层压力与流场分布研究
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利用COMSOL Multiphysics进行压裂井降压开采的数值模拟过程。首先，通过对特定油藏地区的岩层性质和流体分布进行初步勘测和分析，建立了三维地质模型，考虑了地层层次结构、岩石物理性质（如渗透率、孔隙度）和流体属性（如粘度、密度）。接着，在模型中设定了流体在多孔介质中流动的物理场，并配置了适当的流体源和压力边界条件。随后，使用流体流动和固体力学模块模拟了压裂过程，观察到裂缝的形成和扩展及其对周围地层的影响。最后，展示了模拟得到的地层压力和流场分布图，并附上了一段简化的COMSOL代码示例，解释了如何设置物理场和边界条件。通过这次模拟，不仅可以熟悉压裂开采的模拟方法，还能将其应用于油藏开采和地热开采等领域。 适合人群：从事能源开采领域的研究人员和技术人员，尤其是对压裂井降压开采感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解压裂井降压开采过程的研究人员和技术人员，旨在提高对地下流体运动和压力变化的理解，优化开采过程。 其他说明：文中提供的代码示例有助于读者快速入门COMSOL的流体流动仿真设置，同时模拟结果为实际开采提供了宝贵的数据支持。
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