DRL_OpenAI CartPole v0:OpenAI CartPole v0基于DeepRL的解决方案 源码

基于OpenAI CartPole-v0 DeepRL的解决方案 使用深度Q网络(DQN),决斗DQN和决斗双DQN(D3QN) 软件/要求 Python IDE 皮查姆 深度学习库 Tensorflow + Keras 显卡 GeForce MX 250 口译员 Python 3.8 Python环境 水蟒 配套 requirements.txt 要设置Pycharm + Anaconda + GPU,请在查阅设置文件要导入所需的包 ,请在项目环境终端中输入以下说明: OpenAI CartPole-v0 动作: 0-向左推购物车1-向右推购物车 状态: 0-购物车位置1-推车速度2-极角3-尖端极速 奖励: 每走一步的标量值(1) 剧集终止: 极角大于±12° 推车的位置大于±2.4(推车的中心到达显示屏的边缘) 剧集长度大于200 深度强化学习框架 深度Q网络(DQN)