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”毕业设计 强化学习 路径规划“ 的搜索结果
这篇毕业设计共计80页左右，主要是将强化学习应用于无人机路径规划，有需要的可以付费购买（毕竟内容很多，知识付费是有必要的）。同时，这篇论文的开源代码地址：...
关键词：有向无环图，工作流，深度强化学习，图神经网络； 蒙特卡洛树搜索 ## Installation It requires the following packages: - Python 3.9.7 - torch 1.10 - gym 0.21.0 - networkx 2.6.3 ## ...
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毕业设计 基于Python深度强化学习的云工作流调度系统源码+详细注释+全部数据资料+部署文档（优秀项目） 关键词：有向无环图，工作流，深度强化学习，图神经网络； 蒙特卡洛树搜索 Python 3.9.7 - torch 1.10 - gym ...
人工智能毕业设计&课程设计
基于深度强化学习的云工作流调度python源码+详细注释+项目说明(毕业设计).zip 关键词：有向无环图，工作流，深度强化学习，图神经网络； 蒙特卡洛树搜索 Python 3.9.7 - torch 1.10 - gym 0.21.0 - networkx 2.6.3 1...
README This is a project about deep reinforcement learning autonomous obstacle avoidance algorithm for UAV. The whole project includes obstacle avoidance in static environment and obstacle avoidance
【1】该资源属于项目论文，非项目源码，如需项目源码，请私信沟通，不Free。 【2】论文内容饱满，可读性强，逻辑紧密，用语...【4】毕业设计、课程设计可参考借鉴！ 重点：鼓励大家下载后仔细研读学习，多看、多思考！
六自由度机械臂路径规划算法改进及强化学习融合方法_毕业论文.pdf
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1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。...4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
1、资源内容：机器学习大作业-用于训练监督学习（模仿学习）或强化学习代理的2048游戏api+源代码+文档说明 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，...
基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法python实现源码+项目说明+模型及注释.zip ## 项目介绍： 多智能体系统(MAS)由于具有解决复杂任务的灵活性、可靠性和智能性，已被广泛地应用于不同的应用领域，如计算机网络...
基于机器学习的路径规划算法根据训练方法的不同，可分为监督学习、无监督学习和强化学习。其中，监督学习和无监督学习两种训练方法都需要大量的训练数据，如果训练数据不足则无法较好的进行路径规划。为了解决上述...
手动整理了一些深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。 大家在选择机器学习、深度学习算法应用的项目作为自己的毕业设计题目时确实可以避免自己编程...
2023-2024年最新毕业设计选题精选汇总：管理系统、微信小程序、网站、深度学习、机器学习、人工智能、MATLAB、信息安全、网络安全等计算机毕业设计选题汇总。
2 分层强化学习算法1 分层强化学习简介分层强化算是强化学习领域比较流行的研究方向。当环境较为复杂或者任务较为困难时，智能体的状态和动作空间过大，会导致强化学习难以取得理想的效果。应对这种状况，分层强化...
手动整理了1500多个深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。讲道理有些题目，比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广，有点科学研究...
毕业设计： 黑白棋游戏源码 环境配置 python == 3.6 keras-gpu == 2.2.4 tensorflow-gpu == 1.14.0 主要文件说明 src/config.py 参数配置文件，其中 project_root_path 设置为项目路径，需更改 src/coach.py 为强化...
- src/coach.py 为强化学习 self-play 训练类 - src/referee.py 为指挥者，指挥两个 player 的交互 - src/web 为一个简单的客户端/服务端，有着更好的体验玩耍该游戏 - 服务端启动：`python -m src.web.server.web_...
基于深度强化学习 DRL 的机器人决策控制是人工智能时代下的产物，是机器人自主移动研究中的前沿方向，在研究中取得的成果对于智能机器人的自主导航具有重要的研究意义。本文利用深度强化学习技术对移动机器人路
来自| 深度学习这件小事 作者 |张斯俊链接 |https://www.zhihu.com/people/zhang-si-jun-52本文仅作学术交流，如有侵权，请联系后台...
来源：知乎https://www.zhihu.com/question/404471029文章仅做学术分享，著作权归属作者，侵删攻城狮子（南洋理工大学，擅长强化学习、软件架构、模糊测试）回...
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