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NEAT 算法解决 Lunar Lander 问题:从理论到实践

NEAT 算法解决 Lunar Lander 问题:从理论到实践

    • 0. 前言
    • 1. 定义环境
    • 2. 配置 NEAT
    • 3. 解决 Lunar lander 问题
    • 小结
    • 系列链接

0. 前言

在使用 NEAT 解决强化学习问题一节所用的方法只适用于较简单的强化学习 (reinforcement learning, RL) 环境。在更复杂的环境中使用同样的进化解决方案,比如 Lunar lander 问题,几乎没有任何进展。这是因为仅通过奖励来进化 NEAT 智能体是不够的。为了解决 Lunar lander 问题,在本节中,介绍改进的 NEAT 求解器。

1. 定义环境

首先,导入所需库,并定义 Gym 环境:

import gym.wrappers
import matplotlib.pyplot as plt
http://www.dtcms.com/a/145533.html

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