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[Eng](https://github.com/JohnJim0816/reinforcement-learning-tutorials/blob/master/README.md)|[中文](https://github.com/JohnJim0816/reinforcement-learning-tutorials/blob/master/README_cn.md)
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## 写在前面
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本项目用于学习RL基础算法，尽量做到: **注释详细**，**结构清晰**。
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代码结构主要分为以下几个脚本：
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* ```model.py``` 强化学习算法的基本模型，比如神经网络，actor，critic等
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* ```memory.py``` 保存Replay Buffer，用于off-policy
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* ```plot.py``` 利用matplotlib或seaborn绘制rewards图，包括滑动平均的reward，结果保存在result文件夹中
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* ```env.py``` 用于构建强化学习环境，也可以重新自定义环境，比如给action加noise
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* ```agent.py``` RL核心算法，比如dqn等，主要包含update和choose_action两个方法，
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* ```main.py``` 运行主函数
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其中```model.py```,```memory.py```,```plot.py``` 由于不同算法都会用到，所以放入```common```文件夹中。
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## 运行环境
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python 3.7.9、pytorch 1.6.0、gym 0.18.0
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## 使用说明
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本repo使用到的[环境说明](https://github.com/JohnJim0816/reinforcement-learning-tutorials/blob/master/env_info.md)，在各算法目录下也有README说明
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## 算法进度
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| 算法名称 | 相关论文材料 | 备注 | 进度 |
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| :----------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | :--: |
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| On-Policy First-Visit MC | | | OK |
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| Q-Learning | | | OK |
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| SARSA | | | OK |
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| DQN | [DQN-paper](https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf) | | OK |
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| DQN-cnn | [DQN-paper](https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf) | 与DQN相比使用了CNN而不是全链接网络 | OK |
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| DoubleDQN | | 效果不好，待改进 | OK |
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| Hierarchical DQN | [Hierarchical DQN](https://arxiv.org/abs/1604.06057) | | |
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| PolicyGradient | | | OK |
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| A2C | | | OK |
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| [PPO](https://github.com/JohnJim0816/rl-tutorials/tree/master/PPO) | [PPO paper](https://arxiv.org/abs/1707.06347) | [PPO算法实战](https://blog.csdn.net/JohnJim0/article/details/115126363) | OK |
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| DDPG | [DDPG Paper](https://arxiv.org/abs/1509.02971) | | OK |
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| TD3 | [Twin Dueling DDPG Paper](https://arxiv.org/abs/1802.09477) | | |
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## Refs
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[RL-Adventure-2](https://github.com/higgsfield/RL-Adventure-2)
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[RL-Adventure](https://github.com/higgsfield/RL-Adventure)
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https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13458563.html
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