这是一个使用 stable-baselines3 库训练的 PPO 智能体模型,专门用于解决 CartPole-v1 强化学习任务。
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发布时间 : 5/11/2025
模型简介
该模型基于 PPO (Proximal Policy Optimization) 算法,用于控制 CartPole-v1 环境中的杆子平衡问题。
模型特点
高效强化学习
使用 PPO 算法实现高效的策略优化,适合连续动作空间问题
稳定训练
PPO 算法通过限制策略更新幅度,确保训练过程的稳定性
CartPole-v1 环境适配
专门针对 CartPole-v1 环境优化,能够达到最大奖励
模型能力
强化学习控制
杆子平衡控制
连续动作空间决策
使用案例
教育演示
强化学习教学
用于演示强化学习算法在经典控制问题中的应用
能够稳定保持杆子平衡,获得最大奖励
算法研究
PPO 算法基准测试
作为 PPO 算法性能的基准参考
平均奖励达到 500.00 +/- 0.00
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