深度强化学习DRL 第3页

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于乐观行动-评判深度强化学习的含氢综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于乐观行动的深度强化学习在含氢综合能源系统低碳经济调度方面的评判。

电网论文源程序·2023-12-16 12:56

学习深度强化学习---第1部分----RL介绍、基本模型、Gym介绍

文章目录1.1节强化学习简介1.2节强化学习的模型1.3节Gym介绍视频所在地址：深度强化学习的理论与实践经典的强化学习有三种：1、基于动态规划的强化学习、2、基于蒙特卡洛算法的强化学习、3、基于时序差分的强化学习

饿了就干饭·2023-12-16 00:41

学习深度强化学习---第3部分----RL蒙特卡罗相关算法

文章目录3.1节蒙特卡罗法简介3.2节蒙特卡罗策略评估3.3节蒙特卡罗强化学习3.4节异策略蒙特卡罗法本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践3.1节蒙特卡罗法简介在其他学科中的蒙特卡罗法是一种抽样的方法

饿了就干饭·2023-12-16 00:11

学习深度强化学习---第2部分----RL动态规划相关算法

文章目录2.1节动态规划简介2.2节值函数与贝尔曼方程2.3节策略评估2.4节策略改进2.5节最优值函数与最优策略2.6节值迭代与策略迭代2.7节动态规划求解最优策略本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践

饿了就干饭·2023-12-16 00:06

论文精读与思考：深度强化学习的组合优化研究进展

论文基本信息作者：李凯文、张涛、王锐等作者单位：国防科技大学期刊：自动化学报时间：2021年11月组合优化问题链接：基于深度强化学习的组合优化研究进展(aas.net.cn)1组合优化问题概述1.1定义一类在离散状态下求极值的最优化问题

灰灰嗷·2023-12-14 23:47

ALNS的MDP模型| 还没整理完12-08

有好几篇论文已经这样做了，先摆出一篇，然后再慢慢更新第一篇该篇论文提出了一种称为深增强ALNS（DR-ALNS）的方法，它利用DRL选择最有效的破坏和修复运营商，配置破坏严重性参数施加在破坏算子上，并设置

Zzzzzzz_s·2023-12-14 18:10

人工智能算法

典型算法：监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

Pytorch深度强化学习1-5：详解蒙特卡洛强化学习原理

详情：《Pytorch深度强化学习》1蒙特卡洛强化学习在Pytorch深度强化学习1-4

Mr.Winter`·2023-12-04 15:54

【 ChatGPT作者LilianWeng博客总结】智能体=LLM(大语言模型)+记忆+规划技巧+工具使用...

来源：深度强化学习实验室 Lii’Log的博客https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/本文约7500字，建议阅读15分钟LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本

数据派THU·2023-12-04 07:21

【论文阅读】1 SkyChain：一个深度强化学习的动态区块链分片系统

状态块创建3.2.2合并过程3.2.3拆分过程3.3评价框架3.3.1性能3.3.1.1共识延迟3.3.1.2重新分片延迟3.3.1.3处理事务数3.3.1.4约束3.3.2安全性3.3.3问题介绍四、基于DRL

Camina hacia ti·2023-12-01 20:17

文章解读与仿真程序复现思路——电力系统保护与控制EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构优化运行方法》

这个标题涉及到城市配电网（UrbanPowerDistributionNetwork）的优化运行方法，其中使用了深度强化学习（DeepReinforcementLearning）技术，并且特别强调了多级动态重构

电网论文源程序·2023-12-01 09:47

深度强化学习-策略梯度算法深入理解

1引言在深度强化学习-策略梯度算法推导博文中，采用了两种方法推导策略梯度算法，并给出了Reinforce算法的伪代码。

indigo love·2023-12-01 01:40

黑马Drools学习笔记（二）——Drools基础语法

执行指定规则7关键字8Drools内置方法8.1update方法8.2insert方法8.3retract方法1规则文件构成在使用Drools时非常重要的一个工作就是编写规则文件，通常规则文件的后缀为.drl

Keson Z·2023-11-30 19:42

Drool的global变量

drl文件中如何使用：importcom.blackfish.demo.drools.OutputDisplay;globalOutputDisplayoutputDisplay;rule"rule1"

翁正存·2023-11-28 12:16

二叉树的遍历

假如以L、D、R分别表示遍历左子树、访问根节点和遍历右子树，则可以有DLR、LDR、LRD、DRL、RDL、RLD这6种遍历二叉树的方案。

12313凯皇·2023-11-27 06:43

＜深度强化学习落地方法论＞笔记

Part1.需求分析DRL的过拟合天性DRL解决的是从过去经验中学习有用知识，并用于后续决策的问题。

什么都不太行的syq·2023-11-27 01:04

深度强化学习落地方法论（4）——动作空间篇

目录前言对动作空间的三个要求完备性高效性合法性结语前言在将DRL应用于实际项目时，可能最轻松愉快的部分就是动作空间定义了。

wyjjyn·2023-11-27 01:34

《深度强化学习落地指南》读书笔记2--动作空间设计

动作空间设计大有可为动作空间设计：这里大有可为动作空间设计三原则动作空间设计：这里大有可为你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。概要：对于特定任务而言，动作空间在事实上决定了任何算法所能达到的性能上限；action、state、reward三者之间常常需要一定的协同设计。

第一剑柄·2023-11-27 01:03

深度强化学习中的动作屏蔽（Action Masking）

RLlib中的example有一个代码是action_masking，很感兴趣，所以学习了一下主要功能是：“动作屏蔽”允许代理根据当前观察选择动作。这在许多实际场景中非常有用，在这些场景中，不同的时间步长可以执行不同的操作。解释动作屏蔽的博客文章：https://boring-guy.sh/posts/masking-rl/RLlib支持动作屏蔽，即通过稍微调整环境和模型来禁止这些动作，如本示例所

星行夜空·2023-11-27 01:58

Drools 7 用OOPath遍历嵌套类型的实体对象

Drools7基于XPath的OOPath用于DRL中简化对象或者内层嵌套的对象的条件约束配置。

miemieYang89·2023-11-26 06:54

Drools 7 Modify 和对象直接赋值差异

modify代表修改fact，会再次触发符合条件的rule对象直接修改只是java操作，不会会再次触发符合条件的rule以下为测试代码-drl部分packageorg.drools.learnimportorg.drools.learn.ModifyTest.Message

weixin_40455124·2023-11-26 06:14

基于通用学习环境和多智能体深度强化学习的列车运行图

2.摘要针对不同铁路系统的列车运行图问题，本文提出了一种多智能体深度强化学习方法。建立了一个通用的列车运行图学习环境，将

当交通遇上机器学习·2023-11-26 02:44

Gym迎来首个完整环境文档，强化学习入门更加简单！

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/编辑：OpenDeepRLOpenAIGym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包

Datawhale·2023-11-25 21:56

拆解文章—提高写作水平的法宝

附文章链接https://mp.weixin.qq.com/s/LbLwPaXEuFi_dRl20x8KKQ01拆解文章的选题现今社会人们普遍生活和工作压力都比较大，这就需要

蔚蓝·2023-11-24 12:10

《强化学习周刊》第58期：RFQI、DRL-DBSCAN&广义强化学习

No.58智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。订阅方法：方式1：扫描下面二维码，进入《强化学习周刊》主页，选择“关注TA”。方式2：点击本文下方的“阅读原文”，进入《强化学习周刊》Hub社区版，根据内附的详细订阅步骤，完成订阅。关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，其研究

智源社区·2023-11-23 01:14

【重磅】ICLR2020 || 106篇深度强化学习顶会论文汇总

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货来源|EndtoEnd.ai作者|DeepRL报道|深度强化学习实验室编辑|九三山人【导读】今年的ICLR大会转到了线上举行，DeepMind和哈佛的研究人员投稿了一篇神经网络控制虚拟小白鼠模的论文十分亮眼

九三智能控v·2023-11-23 00:27

Talk | CoRL‘23 最佳系统论文奖入围，庄子文：用深度强化学习让机器狗学会跑酷

他与大家分享的主题是:“用深度强化学习让机器狗学会跑酷”，系统地介绍了他的团队在基于强化学习算法和软动力学约束让四足机器人的运动能力远超传统移动机器人的算法所做的一系列研究成果。

TechBeat人工智能社区·2023-11-22 13:56

深度学习基础

深度强化学习教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main深度学习基础强化学习的问题可以拆分成两类问题，即预测与控制

数分虐我千百遍·2023-11-22 01:04

Auto-Tuning with Reinforcement Learning for Permissioned Blockchain Systems

miracleo_·2023-11-21 10:34

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的园区综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于深度强化学习的园区综合能源系统低碳经济调度。让我们逐步解读一下：1.园区综合能源系统：指的是一个区域内综合利用多种能源的系统，可能包括电力、热能、风能、太阳能等。

电网论文源程序·2023-11-20 18:04

air_learning-ue4, rl环境配置踩坑及解决。

airlearning是一个做DRL的开发场景，集成了envsetting，支持domainrandomization。

absolute_beauty·2023-11-20 11:05

强化学习中的Transformer发展到哪一步了？清北联合发布TransformRL综述

©作者|WenzheLi等来源|机器之心强化学习（RL）为顺序决策提供了一种数学形式，深度强化学习（DRL）近年来也取得巨大进展。然而，样本效率问题阻碍了在现实世界中广泛应用深度强化学习方法。

PaperWeekly·2023-11-19 19:05

小白也想写综述（一）

前言在选择科研方向时，考虑自己的兴趣和职业目标是非常重要的：综述论文的价值：撰写综述论文，尤其是在深度强化学习和区块链这样的前沿技术领域，能够帮助建立扎实的理论基础，并且对整个领域有一个全面的认识。

Joy T·2023-11-19 10:38

小白也想搞科研（一）之DRL优化数据库查询执行计划

我知道深度强化学习在许多领域都取得了显著的成果，你觉得我们可以如何将DRL应用到数据库优化中？研究员B:一个有趣的应用可能是使用DRL来优化查询执行计划。

Joy T·2023-11-19 10:38

基于深度强化学习的智能汽车决策模型

1.基于深度强化学习的智能汽车决策模型以神经网络为核心的智能体最主要的优势在于其依靠大量的数据自主学习的能力，通过数据驱动智能体可以应对各种未经历过的复杂环境。

闲看庭前梦落花·2023-11-19 01:34

英伟达用AI设计GPU：最新H100已经用上，比传统EDA减少25%芯片面积

QbitAl·2023-11-18 20:52

GAN-DQN

GAN-DQN本期介绍一项来自麦吉尔大学的有趣工作，它拓展了分布强化学习在深度学习框架下的应用，提出了一个十分有趣的深度强化学习框架：GAN+DQN。

GPlearndunk·2023-11-17 05:17

深度强化学习论文中的阴影折线图——总结和分析

前言作为目前人工智能算法的一个重要领域，强化学习算法的表现非常出色，然而，强化学习算法的结果是出了名的不稳定：超参数的搜索空间往往非常大，算法对不同超参数都较为敏感，且哪怕仅仅只有随机数种子的不同，算法的结果都可能出现不小的偏差。因此，当今主流的论文都会汇报多个随机数种子下，强化学习算法的平均表现。为了能将算法的表现与随机性同时展示在同一张图中，论文一般会使用带阴影区域的折线图来汇报训练过程中，r

别出BUG求求了·2023-11-14 18:11

强化学习：10种真实的奖励与惩罚应用

在自动驾驶汽车中的应用各种论文都提出了“深度强化学习用于自动驾驶”。

AI科技大本营·2023-11-14 15:48

【新书推荐】【2020】深度强化学习

人类最好从反馈中学习，我们被鼓励采取能带来积极结果的行动，同时又被消极后果的决定所吓倒。这种强化过程可以应用到计算机程序中，使它们能够解决经典编程无法解决的更复杂的问题。Humanslearnbestfromfeedback—weareencouragedtotakeactionsthatleadtopositiveresultswhiledeterredbydecisionswithnegati

梅花香——苦寒来·2023-11-13 18:57

DoorGym：开源的可拓展的开门仿真环境，用于域随机化的强化学习、深度强化学习

0.概述目的：创建一个可以改变门把手形状、类型、位置、环境颜色、照明条件、机械臂结构的仿真环境，以训练出鲁棒性更高、更能关注到任务本质特征、容易迁移到现实的模型网址：环境下载，1.领域随机化DR假设很难对目标域进行完美建模，但很容易创建许多不同的模拟来近似目标域2.引擎Unity：用来为视觉提供渲染画面Mujoco：使用对应框架和接口3.环境组成：机械臂、门、门把手、门框、墙；其中前三者的物理特性

阿航626·2023-11-12 04:57

机器学习之深度强化学习

机器学习之深度强化学习机器学习最酷的分支应该算是深度学习（Deeplearning）和强化学习（Reinforcementlearning）。

丫头片子不懂事·2023-11-11 06:11

《Grokking Deep Reinforcement Learning》笔记（Chapter 8-10）

Chapter8本书依然聚焦于强化学习问题中智能体与环境交互之后得到的feedbacksignal的形式，前7章包含了sequentialandevaluativefeedback，而DRL的目标是构建一个能够从

RavenRaaven·2023-11-10 14:02

【深度强化学习】1. 基础部分

文章目录强化学习纲要-基础部分强化学习应用案例强化学习在做什么？基本要素分类1.按照Agent有没有对环境建模来分类2.按照Agent的决策方式来分类时序决策过程动作空间智能体主要组成部分1.Policy2.ValueFunction3.ModelExplorationandExploitation知识点补充致谢参考内容强化学习纲要-基础部分【DataWhale打卡】第一天：学习周博磊讲的强化学习

*pprp*·2023-11-10 13:22

Jupyter Notebook：内核似乎挂掉

梦断紫丁香·2023-11-09 04:25

Anaconda、PyCharm安装

背景：科研需要，安装Anaconda、PyCharm进行ANN训练以及DRL算法学习。

HYD_493·2023-11-09 04:51

具有非线性动态行为的多车辆列队行驶问题的基于强化学习的方法

研究人员专注于通过传统控制策略以及最先进的深度强化学习(RL)方法解决自动驾驶车辆控制的各种方法。在这项研究中，除了提出基于RL的最优间隙控制器之

龙晨天·2023-11-07 20:21

利用深度强化学习求解车辆调度问题时的框架该怎么样设计？

设计一个深度强化学习框架来解决车辆调度问题是一个复杂而有挑战性的任务。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-06 01:06

Google DeepMind研究员杨梦娇：基础模型与顺序决策的问题、方法、及应用

她的研究兴趣包括模仿学习、深度强化学习(RL)、顺序决策、和基础模型。她的工作涵盖了离线强化学习、顺序决策的表示学习，以及控制、规划和RL的生成建模。

智源社区·2023-11-05 22:21

强化学习路线规划之深度强化学习代码

虽然说很多代码都有问题，但是不管它们，我不是为了去debug，紧盯住自己的目标，目标是整理出一条通常的强化学习之路，让自己以及看到这些博客的大家在学习的时候能够少走一些弯路。所以从q-learning和Sarsa开始，这些基础代码不需要借助框架，所以没什么太大问题。但是深度学习的话就要借助TensorFlow或者pytorch框架，而这两个框架都分别出了两个版本，就导致前后的兼容性较差，前人的经验

eyexin2018·2023-11-05 20:16

推荐频道

深度强化学习DRL