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多智能体Q学习算法设计和仿真

于 2022-12-31 发布 文件大小:185.69 kB
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代码说明:

多智能体工具包,可直接用来进行多智能体强化学习算法设计与仿真。强化学习(reinforcement learning,又称再励学习,评价学习)是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。

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    程序只产生均值为0,方差为1的随机数,要产生均值为E,方差为D的随机数,只要随机数*D+E就可以了。高斯随机数程序还是带参数的,参数是用来描述正态分布的一个浮点数表。在执行程序时,先生成这个表(只做一次),而后就可以任意多次地执行高斯随机数产生程序了。使用C是为了保证通用性,如果有人觉得麻烦,可以用C++做个类,把这些东西都封装进去。另外,如果有人有兴趣,也可以把它修改成任意形式分布的连续随机数产生程序,修改非常简单,这里就不提示了。-procedures have only mean of 0 and variance for a random number to produce the mean E, D variance for the random number, as long as a few random E* D on it. Gaussian random process parameters or with the parameter is used to describe a normal distribution of the float table. In the implementation process, Mr. into the table (one-off), and you can repeatedly arbitrary implementation Gaussian random number generator proceedings. The use of C is to ensure commonality, if someone finds trouble, can be used to be a Class C, all these things into account Packaging. Also, if someone is interested, can you change the form of arbitrary distribution of continuous random number generator procedure is very simple changes, I will not be sacrificed as a result.
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    2022-01-26 00:13:58下载
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