模型简介
该模型使用稳定基线3库中的SAC算法训练,专门用于解决Pendulum-v1环境中的倒立摆控制问题。
模型特点
基于SAC算法
使用Soft Actor-Critic算法,结合了策略梯度和Q学习的优点,适合连续动作空间的控制问题。
稳定训练
通过stable-baselines3库实现,提供了稳定的训练过程和可靠的性能。
超参数优化
模型经过超参数优化,在Pendulum-v1环境中表现良好。
模型能力
连续动作空间控制
强化学习策略优化
倒立摆平衡控制
使用案例
控制问题
倒立摆控制
控制倒立摆保持直立状态
平均奖励-176.33 +/- 101.55
强化学习研究
SAC算法基准测试
作为SAC算法在连续控制任务中的基准模型
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L
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C
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6
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中文
R
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2,694
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