DRL深度强化学习无人机路径规划程序源码

#HDR 库 可以从 LDR 图像的多重曝光序列创建 HDR 图像的 C++ 库。 它还可以应用色调映射运算符。 图像的合成 权重函数 Debevec Malik 最少 3 帧 色调映射 线性算子 对数运算符 指数运算符 Reinhard 全局运算符 发射 $ cd HDRlib $ qmake $ make $ ./HDRlib 依赖关系 - 开源计算机视觉软件库 - 可以从图像读取和写入 Exif 信息的库 执照 GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3 更多在 LICENSE 文件中

使用带有LSTM的DRL进行库存预测 该项目专注于股票预测，我们的目标是使用带有DSTM的DRL来实现一个交易框架。

通过LdrLoadDl的驱动级dll注入源码 在xp系统可以注入dll到保护的进程

FlappyBirdRL 使用强化学习的Flappy Bird hack 您可以在此处查看游戏和算法的摘要！ 自己运行代码 代码并解压缩 打开终端并导航到该文件夹 cd ~/Downloads/FlappyBirdRL-master 使用python启动一个简单的服务器 python -m SimpleHTTPServer 8000 更多细节。 在浏览器中，导航到本地服务器的地址（默认为 ）。 故障排除 您启动服务器了吗？ 如果您刚刚打开index.html页面，则控制台中可能有关于原始请求的错误。 右键单击屏幕上的任意位置，单击“检查”，然后查看控制台。 是否存在以下错误？ 示例 Failed to load file:///Users/.../res/flappyAtlas/atlas.txt: Cross origin requests are only supported for protocol schemes: http, data, chrome, chrome-extension, https." ：该页面试图从磁盘加载文件，但是大多数现代浏览器将其阻

DRL_GBI 我项目的代码和相关工作-结合（深度）强化学习和基于目标的投资 该项目已被选为2020年Spring商务毕业项目中的顶级项目。 还可以在Hanlon实验室网站上找到简短说明： : DDPG的代码设计 关于： 到目前为止，我已经上传了一个目标的DDPG代码。 我主要使用Stable_Baselines实现DDPG，并根据Gym界面自定义环境，以解决退休计划中指定的投资组合优化问题。 通过设置步长，我可以定期调整重量。 用法： 运行“ main_ddpg.py”并查看结果。 或者只是检查文件“结果”即可快速查看我的图。 我使用Callback监视我的训练并加载best_model来绘制结果。 数据集： 根据霍姆斯库博士的建议，我使用的投资组合包括： 4种股票指数：iShares罗素中型ETF，iShares罗素200强ETF，S＆P 500指数和SPDR MSCI

描述 此参考设计详细展示了汽车日间行车灯 (DRL) 和位置灯的解决方案。此设计中使用的 TPS92830-Q1 线性 LED 控制器直接由汽车蓄电池供电，因此允许您使用同一 LED 实现两种功能。此参考设计还具有良好的 EMC 性能并提供全面的保护和诊断。 特性 汽车蓄电池电源 符合 CISPR 25 传导和辐射发射标准并通过了 ISO11452-4 BCI 测试 可通过使用器件内部 PWM 发生器实现 DRL/位置灯重复使用 LED 灯串开路、接地短路和电池短路诊断以及自动恢复 故障总线可配置为“连带失效”或“仅失效的通道关闭” LED 过热保护

多智能体强化学习 学习环境env

DRL-2018 该存储库的功能是2018年夏季深度强化学习研究项目的工作（由Keith Ross教授建议，由纽约大学上海分校院长本科研究基金资助）。 在此项目中，我们尝试将“策略梯度”方法（香草策略梯度（aka REINFORCE），Actor-Critic和PPO）与“进化策略”相结合，以设计出一种提高样本效率的混合算法。 在MuJoCo基准上评估了所提出算法的性能。 参考： 加强：罗纳德·J·威廉姆斯。 用于连接符增强学习的简单统计梯度跟踪算法。 机器学习，8（3-4）：229–256，1992年。 影评人：理查德·萨顿（Richard S Sutton），大卫·麦卡莱斯特（David A McAllester），萨特德·辛格（Satinder P Singh）和伊谢·曼苏（Yishay Mansour）。 通过函数逼近进行强化学习的策略梯度方法。 在《神经信息处理系统的进步

matlab贪婪算法代码手稿“Deep Reinforcement Learning for Distributed Dynamic MISO Downlink-Beamforming Coordination”的仿真代码，已在 IEEE Transactions on Communications 上发表。 运行模拟程序和绘制图形的要求 仿真程序需要安装Keras、Tensorflow、Numpy、Scipy等软件包的Python3。图形由MATLAB绘制。 演示模拟程序的结构 ./DRL_for_DDBC/codebook/codebook.mat保存当前仿真程序使用的码本矩阵的文件。 ./DRL_for_DDBC/data文件夹保存四种方案的仿真结果。 ./DRL_for_DDBC/rates文件夹保存模拟过程中每个单元格的可实现率 ./DRL_for_DDBC/base_station.py基站模拟器 ./DRL_for_DDBC/cellular_network.py蜂窝网络模拟器 ./DRL_for_DDBC/channel.py通道模拟器 ./DRL_for_DDBC/c