REDQ 开源项目教程

REDQ 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/REDQ

1、项目介绍

REDQ 是一个基于 Soft Actor-Critic (SAC) 的强化学习算法，通过引入更新-数据比率（UTD ratio）大于1、多个Q网络以及在目标计算中随机选择子集的Q网络并取其最小值，实现了高性能的模型自由深度强化学习（DRL）。该项目在连续动作空间中表现出色，是首个成功使用 UTD ratio 大于1的模型自由DRL算法。

2、项目快速启动

克隆项目

首先，克隆 REDQ 项目到本地：

git clone https://github.com/watchernyu/REDQ.git
cd REDQ

安装依赖

使用 pip 安装项目依赖：

pip install -e .

训练 REDQ 代理

运行以下命令来训练 REDQ 代理：

python experiments/train_redq_sac.py

3、应用案例和最佳实践

应用案例

REDQ 算法在多个复杂任务上表现优异，例如 Hopper 和 Humanoid 等连续控制任务。在 Hopper 任务上，运行到 125K 步大约需要 10-12 小时；在 Humanoid 任务上，运行到 300K 步大约需要 26 小时。

最佳实践

• UTD Ratio 设置：建议使用大于1的 UTD ratio，以提高学习效率。
• Q 网络数量：使用多个 Q 网络，并在目标计算中随机选择子集并取其最小值，以减少估计误差。
• 调试模式：在初始测试时，可以使用 --debug 参数来快速验证代码运行情况。

4、典型生态项目

REDQ 项目与多个强化学习生态项目兼容，例如 OpenAI Spinup 和 Scott Fujimoto 的 TD3 项目。这些项目提供了丰富的强化学习算法实现和工具，可以与 REDQ 结合使用，进一步扩展其功能和应用范围。

通过结合这些生态项目，开发者可以更灵活地构建和优化自己的强化学习解决方案。

REDQ Author's PyTorch implementation of Randomized Ensembled Double Q-Learning (REDQ) algorithm. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/REDQ