LunarLander v2_DeepRL:基于OpenAI LunarLander v2 DeepRL的解决方案(DQNDuallingDQND3QN) 源码

基于OpenAI LunarLander-v2 DeepRL的解决方案 使用深度Q网络(DQN),决斗DQN和决斗双DQN(D3QN) 在硕士论文“基于DeepRL的室内移动机器人导航运动计划”的制定下进行的调查@ @系统与机器人研究所-科英布拉大学(ISR-UC) 软件/要求 模块 软件/硬件 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: 点安装-r requirements.txt :warning: 警告 :warning: 培训生成一个,该跟踪达到环境要求的网络模型(“ tf”和.h5格式)。 此外,还将