强化学习

强化学习涉及代理在环境中采取行动并根据其后果获得奖励或惩罚，从而学习最佳行为策略。它主要用于：- 游戏- 机器人控制- 资源管理常用的强化学习算法包括：- Q学习- SARSA- DQN

深度强化学习matlab程序源码属稀缺资源，详细阐述了Q学习的编程实现过程。

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该Matlab代码用于将强化学习模型拟合到选择数据。主要功能包括： example.m：提供了一个简单的学习用例，展示了如何在标准增量规则强化学习模型中使用该代码。 rlfit.m：接受一个用于计算动作值的函数句柄、选择和结果历史记录以及模型参数约束，进行模型拟合并返回对数似然、动作值和拟合参数。 multmin.m：使用多个随机起点进行模型拟合，以找到最佳参数。 LL_softmax.m：处理softmax选择函数的对数似然计算，并包含一些渐近展开式，以避免在极端情况下出现NaN。 Q_model.m：实现了一个具有单个参数（学习率）的标准增量规则强化学习模型。 用户需要提供一个函数，该函数根据一组参数、选择历史记录和结果历史记录来计算每个选择的动作值。该代码支持多种结果类型，并使用softmax函数进行选择。

利用强化学习算法优化treap数据结构，提升大型数据库中关联规则挖掘效率。该算法计算变量优先级，利用强化学习构建treap结构，通过遍历查找关系。实验验证其有效性，在低关联度下较Apriori和FP算法有显著提升。

购物车matlab Multiagent-振荡器-物理实现Python代码使用强化学习以物理方式实现两个振荡器与领导者之间的同步。这是由Jakob Harig和Ryan Russell使用“强化学习”高级项目实现的车杆系统同步。振荡器是用于在我们的项目中使用强化学习来测试多主体同步的初步模型，因为系统很稳定。该代码将以物理方式实现两个跟随器振荡器与一个遵循正弦波模式的虚拟引导器的同步。该代码将在NVIDIA Jetson Nano上运行，通过XBee模块进行通信，从超声波传感器获取位置和速度数据，并使用相同的PWM信号驱动振荡器上的所有电机。Multiagent_Oscillator_1.py和Multiagent_Oscillator_2.py：说明：该python代码使用在线增强学习控制器并利用径向基函数实现了要在NVIDIA Jetson Nano上运行的振荡器的同步。然后将测试结果输出到mat文件中，以使用MATLAB进行绘图和评估。在购物车1上运行的终端提示： sudo python3 Multiagent_Oscillator_1.py在购物车2上运行的

使用深度强化学习和注意力模型解决多目标TSP的Matlab代码。本模型接受四维输入（欧几里得类型）。对于混合类型的三维输入模型，可在RL_3static_MOTSP.zip中找到。用于可视化和比较的Matlab代码位于MOTSP_compare_EMO.zip。训练后的模型保存在tsp_transfer_dirs目录下。要测试模型，使用Post_process目录中的load_all_rewards。训练模型，请运行train_motsp_transfer.py。Matlab代码位于MOTSP_compare_EMO/Problems/Combinatorial MOPs/compare.m，用于生成帕累托前沿。

Python 3.6.5用于入门强化学习在算法交易的马尔科夫决策Matlab源码。建议创建虚拟环境以避免依赖问题。您可以使用Virtualenv在当前的Python解释器中创建虚拟环境。当前依赖关系列在requirements-cpu.txt或其GPU等效文件中，可以使用以下命令进行安装： pip3 install virtualenv python3 -m virtualenv source env/bin/activate pip install -r requirements-cpu.txt GPU支持的等效要求在requirements-gpu.txt中。我们正在优化两种资产之间的资金分配。您可以运行python main.py [source type]，其中源类型包括markov，markov2，iid，mix，real。这些选项将填充Q表并显示策略遵循的结果。

Nedim Lipka，Adobe Research系统技术实验室的研究专家，专注于机器学习和数据挖掘。他最近的研究方向包括可扩展的强化学习算法，以及Spark和Hadoop等大数据技术。在最近的峰会上，他深入探讨了利用Spark在数字营销中实现分布式强化学习的创新应用。