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# 使用Q-learning解决悬崖寻路问题
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# 使用Q-learning解决悬崖寻路问题
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强化学习在运动规划方面也有很大的应用前景,具体包括路径规划与决策,群体派单等等,本次项目就将单体运动规划抽象并简化,让大家初步认识到强化学习在这方面的应用。在运动规划方面,其实已有很多适用于强化学习的仿真环境,小到迷宫,大到贴近真实的自动驾驶环境[CARLA](http://carla.org/),对这块感兴趣的童鞋可以再多搜集一点。本项目采用gym开发的```CliffWalking-v0```环境,在上面实现一个简单的Q-learning入门demo。
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强化学习在运动规划方面也有很大的应用前景,具体包括路径规划与决策,智能派单等等,本次项目就将单体运动规划抽象并简化,让大家初步认识到强化学习在这方面的应用。在运动规划方面,其实已有很多适用于强化学习的仿真环境,小到迷宫,大到贴近真实的自动驾驶环境[CARLA](http://carla.org/),对这块感兴趣的童鞋可以再多搜集一点。本项目采用gym开发的```CliffWalking-v0```环境,在上面实现一个简单的Q-learning入门demo。
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## CliffWalking-v0环境简介
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## CliffWalking-v0环境简介
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