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Ppo LunarLander V2

由 tooalvin 开发
这是一个基于PPO算法的强化学习模型,专门用于解决LunarLander-v2环境中的着陆任务。
下载量 13
发布时间 : 2/10/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法训练,旨在控制航天器在月球表面安全着陆。

模型特点

稳定训练
使用PPO算法确保训练过程的稳定性
连续动作空间处理
能够处理LunarLander环境中的连续动作空间
奖励优化
通过强化学习优化航天器着陆的奖励函数

模型能力

航天器控制
连续动作决策
强化学习任务解决

使用案例

航天模拟
月球着陆器控制
模拟控制航天器在月球表面安全着陆的过程
平均奖励达到92.08 +/- 122.82
教育演示
强化学习教学案例
作为强化学习算法的教学演示案例