DRL 课程作业列表

以下是 DRL 课程的相关作业列表，请同学们按时完成：

• 作业 1：强化学习基础

  • 理解强化学习的基本概念和算法。
  • 完成一个简单的强化学习项目。

• 作业 2：Q-Learning 和 SARSA

  • 深入学习 Q-Learning 和 SARSA 算法。
  • 实现并比较这两种算法在特定环境中的表现。

• 作业 3：深度 Q 网络 (DQN)

  • 研究 DQN 算法及其变种。
  • 在一个复杂环境中实现 DQN。

• 作业 4：多智能体强化学习

  • 探索多智能体强化学习的基本原理。
  • 设计一个多智能体系统并实现其交互。

• 作业 5：论文阅读与报告

  • 阅读一篇关于 DRL 的最新论文。
  • 撰写一篇关于论文内容的报告。

更多关于 DRL 的学习资源和论文，请访问 DRL 学习中心。

DRL 算法图解