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Sac Pendulum V1

由 sb3 开发
这是一个基于SAC算法的强化学习模型,用于解决Pendulum-v1环境中的控制问题。
下载量 39
发布时间 : 5/22/2022
模型介绍
内容详情
替代品

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