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  • HFO_DQN是一個強化學習框架,應用Deep Q-Network來訓練RoboCup半場進攻環境中的足球代理人。
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    HFO_DQN 是什麼?
    HFO_DQN結合了Python和TensorFlow,提供用於訓練使用Deep Q-Network足球代理人的完整流程。用戶可以克隆存儲庫、安裝依賴項(包括HFO模擬器和Python庫),並在YAML文件中配置訓練參數。該框架實現了經驗重放、目標網路更新、ε-貪婪探索和針對半場進攻領域的獎勵塑造。它包含訓練代理人、性能記錄、評估比賽和結果繪圖的腳本。模塊化結構允許集成自定義神經網絡架構、替代強化學習算法和多智能體協調策略。輸出包括訓練模型、性能指標和行為視覺化,促進強化學習和多智能體系統研究。
    HFO_DQN 核心功能
    • Deep Q-Network實現
    • 經驗重放緩衝區
    • 目標網路更新
    • ε-貪婪探索
    • 針對HFO的獎勵塑造
    • 訓練和評估腳本
    • 性能記錄與繪圖
    • 支持自定義架構的模塊化代碼
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