RL-Code 概览

RL-Code 是一个专注于强化学习（Reinforcement Learning）领域的开源项目。它旨在提供一个简单、高效、易于扩展的强化学习框架。

主要功能

• 模块化设计：将强化学习中的各个组件（如环境、策略、评估器等）进行模块化设计，方便用户自定义和扩展。
• 支持多种算法：包括 Q-Learning、Sarsa、DQN、DDPG、PPO 等主流强化学习算法。
• 可视化界面：提供可视化界面，方便用户观察和学习强化学习过程。
• 集成测试：提供集成测试，确保算法的稳定性和可靠性。

快速开始

1. 安装 RL-Code

pip install rl-code

2. 创建一个新的项目

from rlcode import RLProject

project = RLProject()

3. 添加一个环境

project.add_env('CartPole-v1')

4. 添加一个策略

project.add_policy('DQN')

5. 运行项目

project.run()

社区

欢迎加入 RL-Code 社区，共同探讨和分享强化学习技术。您可以访问我们的官方论坛获取更多信息和帮助。

图片

CartPole 环境