【强化学习】RL各种算法流程伪代码

最新推荐文章于 2025-07-11 17:24:10 发布
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#强化学习 #算法

本文深入解析了强化学习中的关键算法，包括策略迭代(policyiteration)、价值迭代(valueiteration)、TD(0)、SARSA、Q-learning、Double Q-learning及深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)。通过对比这些算法的特点，帮助读者理解它们如何在不同场景中求解最优策略。

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  • policy iteration
    这里写图片描述

  • value iteration
    value iteration

注：policy iteration使用bellman方程来更新value，最后收敛的value 即Vπ 是当前policy下的value值（所以叫做对policy进行评估），目的是为了后面的policy improvement得到新的policy。而value iteration是使用bellman 最优方程来更新value，最后收敛得到的value即这里写图片描述就是当前state状态下的最优的value值。因此，只要最后收敛，那么最优的policy也就得到的。因此这个方法是基于更新value的，所以叫value iteration。

  • TD(0)
    TD

  • SARSA
    SARSA

  • Q-learning
    Q-learning

  • Double Q-learning
    double-q-learning

  • Deep Deterministic policy gradient( actor-citric)
    这里写图片描述

强化学习算法：ActorCritic 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-23 834
强化学习算法：Actor-Critic原理与代码实例讲解 关键词：强化学习、Actor-Critic算法、深度强化学习、价值函数、策略梯度、代码实例 摘要
Algorithm_强化学习_ppo_强化学习算法_ActorCritic_强化学习AC_
09-30
强化学习的算法主要分为两大类： 基于值的算法(Value-Based) 和 基于策略的算法(Policy-Based)。我首先分别介绍一下基于值和基于策略的经典算法，然后介绍一个将基于值和基于策略的算法的优点结合起来的框架——Actor-Critic(AC)框架。在AC框架下进一步介绍目前学术界用得最多的几种强化学习算法，也包括《RND》这篇论文中使用的PPO算法。
强化学习基础记录
weixin_47471559的博客
05-15 1087
强化学习DQN
PPO代码从0到1实现
最新发布
2301_79559274的博客
07-11 810
原文伪代码省略许多关键步骤，我们使用给出的伪代码即可图解：根据伪代码可以看出，我们需要优化两个网络，θ和Φ，分别代表actor和critic。第一行初始化我们的两个网络参数，以及环境等。第二行进入外层循环，使用下标k表示第几次迭代。第三行运行当前actor网络也就是策略来收集trajectories，通常每个trajectory包含状态、动作、奖励等信息，也就是用来更新的数据。第四行计算trajectories相应的R，本文中代表discounted return。
lru算法java实现伪代码_CFTL: 混合固态硬盘代码仿真（师兄的旧版本的代码，存在各种问题，但实现思路可参考借鉴，代码目前已废弃）...
weixin_32027779的博客
02-17 478
CFTL运行代码需要注意的地方编译环境代码是直接运行在Ubuntu10.04的机子上,gcc-2.95,在实验室的那台老机子上,我已经打包压缩好了,注意使用前备份代码替换注意项注意本代码不能直接独立编译运行!!!!只是Flashsim修改后的代码Flashsim的代码必须编译运行在disksim3.0的仿真器上,因此必须先安装成功disksim+flashsim的仿真器后,将主目录下的src换成该...
LRU算法代码
朱家小旺
03-20 634
// 最近最少缓存算法（key,value） class LRUCache { private: // 1、list双向链表 std::list<std::pair< int, int> > _list; // 2、使用unordered_map // 由于需要快速定位链表的结点，故在map中使用value字段来存储链表的结点，这里是使用了迭代器。 std::unordered_map< int, std::list<std::p
RL算法总结归纳
dandanyrd的博客
03-10 1264
RL算法总结 文章目录RL算法总结RL算法的前期基础Q-learning and SarsaQ-learning:（off-policy）Sarsa: （on-policy）Sarsa LambdaDQN，double-DQN，dueling-DQN（涉及到构建网络）DQN：（deep Q network）double-DQN：Prioriized Experience Replay DQNdueling-DQNPGACA3CDDPGPPOSAC总结归纳附录一 RL算法的前期基础 什么是马尔可夫性？ Q-
离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) AWAC算法详解与实现
深度强化学习(DeepRL)探索博客
04-27 2345
在线强化学习方法运用到机器人领域遇到的最大的问题就是探索阶段所需要的成本太高，对于机器人来说，收集数据造价高并且很费时间，收集单个动作训练样本就可能要几分钟的时间。而强化学习中动辄几万、几十万的训练步骤，时间成本太高，而且机器人训练过程中还容易损坏，因此很难将在线RL应用于现实世界中的机器人技术问题，这也是强化学习很难落地应用的一个重大原因。但科研还要继续，遇到问题就要解决问题，借鉴监督学习中的数据集概念，便有了offline Reinforcement Learning，如果我们能够在多个问题或实验之间重
离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) CQL(Conservative Q-Learning)算法详解与实现
深度强化学习(DeepRL)探索博客
04-10 7036
论文的主要思想是在QQ值基础上增加一个regularizer，学习一个保守的Q函数，作者从理论上证明了CQL可以产生一个当前策略的真实值下界，并且是可以进行策略评估和策略提升的过程。从代码的角度上来说，本文的regularizer只需要20行代码即可实现，大幅提升了实验结果。同时作者也全部opensource了代码，非常推荐研究。
自动驾驶车辆运动控制中PID参数优化与RL强化学习应用 v1.0
05-26
内容概要：本文探讨了自动驾驶车辆运动控制中PID控制参数的优化与整定问题。...其他说明：文章不仅提供了理论背景，还给出了简化的传统PID控制代码示例和DDPG算法的伪代码结构，便于读者理解和实践。
PPO算法的MATLAB实现（伪代码）
ahah12345678的博客
10-11 2331
对于每个体验(s,a,r,s')，计算优势函数 A(s,a;）算法是一种在保持稳定训练的同时，允许更大程度地更新政策的策略优化算法。对策略进行近端更新：θ = clip(θ + α * ∇θ。但请注意，这只是一个基础版本，并没有考虑很多实际中需要处理的问题，比如梯度裁剪、高维动作空间等。计算当前策略的预期优势函数 A(s,a;，还需要考虑更多细节，例如如何设定学习率、如何选择优势函数的折扣因子、如何处理高维动作空间等问题。虽然也可以实现强化学习，但是并不像其他框架那样得到广泛的运用。是优势函数的折扣因子。
微电网调度（风、光、蓄电池、燃油机）（Matlab代码实现）
04-14
微电网调度（风、光、蓄电池、燃油机，与主网有交换）（Matlab代码实现） 本文中的微电网包括微型燃气轮机( MT) 、燃料电池( FC) 、光伏( PV) 、风机( WT) 、蓄电池 SB) ，建立了热电联产型微电网模型，针对微电网并网运行，采用遗传算法对微电网进行多目标优化。运用以热定电的策略，首先让燃气轮机( MT) 满足用户热量的同时提供电能，再优先利用可再生能源发电，以最小化经济成本和最少环境污染物排放成本为目标函数，运用权重系数法把多目标函数变为单目标函数，结合具体算例实现微电网经济运行。
基于深度强化学习的微网能量管理策略.zip
03-22
我们针对微电网的能源管理系统问题研究了各种深度强化学习算法的性能。我们提出了一种新颖的微电网模型，该模型由风力涡轮发电机，储能系统，恒温控制负载，价格响应负载以及与主电网的连接组成。拟议的能源管理系统旨在通过定义优先级资源，直接需求控制信号和电价来在不同的灵活性来源之间进行协调。本文实现了七种深度强化学习算法，并进行了实证比较。数值结果表明，不同的深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在显着差异。通过将经验重播和第二个半确定性训练阶段添加到众所周知的“异步优势演员评论家”算法中，我们获得了明显更好的性能，并且在能效和经济价值方面收敛于高级策略。
matlab调度算法仿真代码-microgrid-dispatch-simulator:具有分布式能源的社区微电网中的能源管理以及电力和负荷分
05-20
matlab调度算法仿真代码微电网调度模拟器 概述 该项目提供了在具有分布式能源（DER）的社区微电网中模拟能源管理和各种调度算法的工具。 主要功能是： 使用联络线偏置控制的稳态DER频率响应和有功功率共享的准静态模拟 负载的自下而上模型，其中包括电力用户的需求响应模型，可在微电网运营商施加约束的情况下优化能源和电力的使用 后退水平控制回路，用于能源管理，负载控制和功率分配 混合整数二次规划和Gurobi求解器的最优预测负载控制算法的实现 我们建议您在下面的文章中对建模进行更全面的讨论。 使用条款 该代码在MIT许可证下可用（请参阅许可证文件）。 此外，我们要求所有直接使用此代码或使用程序结构或算法的出版物引用以下论文的出版物： Lee，Jonathan T.，Anderson，Sean，Vergara，Claudio和Callaway，Duncan。 “在能量受限的微电网中，不确定性下的非侵入式负荷管理。” 电力系统研究，（正在审查中）。 贡献 该项目主要是为了支持贡献者的研究而开发的，并且将继续临时进行，直到表达出更广泛的兴趣为止。 如果您有兴趣贡献或有一个潜在的用例，可以通过该项
微电网matlab代码-Power-system-optimization:该项目包含为与用户合作对微电网能源管理系统进行多目标优化而开发的代
06-20
微电网matlab代码电源系统优化 该项目包含为与用户合作对微电网能源管理系统进行多目标优化而开发的代码。 包括所有使用的 matlab 代码。 但是，由于版权要求，所使用的数据并未公布。 除了 m.lapp 文件的 .m 版本外，m.lapp 填充无法下载并编译到 matlab 应用程序中，并添加所有 .m 文件，该文件仅用于读取代码。 trafunc6varmoo.m 包含结构解释的附加注释，不再重复
深入浅出强化学习编程实战（1）
qq_44418340的博客
06-22 1592
书本代码： 前11章的代码链接为：https://github.com/Teacher-Guo/RL_code 后2章的代码链接为：https://github.com/junxiaosong/AlphaZero_Gomoku 主体代码： 代码框架：
【强化学习笔记】4.2 无模型的强化学习方法-蒙特卡罗算法编程实现
AITBOOK
06-11 2593
本文给出基于蒙特卡洛的强化学习方法（随机策略计算状态值函数）和基于蒙特卡洛的强化学习方法（ε−greedy策略计算状态行为值函数）两种方法的编程实现。 问题模型是迷宫问题。 基于蒙特卡洛的强化学习方法（随机策略计算状态值函数） #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #import gym import random #import...
带你动手编程的强化学习著作，每行代码都是它的温柔！
博文视点（北京）官方博客
04-13 903
如今，深度强化学习算法被认为是最有可能实现通用人工智能计算的方法。 由于深度强化学习算法融合了深度学习、统计、信息学、运筹学、概率论、优化等多个学科的内容，入门门槛高是事实。 虽然博文菌推荐过很多优秀的AI著作，但自己学起强化学习算法仍然是一团浆糊。看一眼读过无数遍的马尔可夫决策过程，像极了当年单词书上的abandon。叹口气，又瞅了瞅镜子中那张不太聪明的脸，陷入了沉思。 作为一个科技...
强化学习(Reinforcement Learning) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-03 1259
强化学习(Reinforcement Learning) - 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍
强化学习选址的伪代码
06-26
这里有一个简单的强化学习选址策略的伪代码示例，使用Q-learning算法作为基础： ```python // 假设我们有一个环境类Environment和智能体类Agent class Environment: def __init__(self): # 环境初始化 def step...
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