在PPO中使用RNN - 知乎 - 知乎专栏
最近研究了一下 ppo算法 与 gru 或 lstm 结合的实现，下面将需要注意的点总结如下，如有错误敬请指正： 1.模型搭建. 要把rnn引入ppo模型，最普遍的实现是： 其中可以注意到，价值网络与 …
Probing an LSTM-PPO-Based reinforcement learning algorithm to …
2024年11月1日 · To solve the dynamic job shop scheduling problem (JSP) more effectively, this paper proposes a Reinforcement Learning (RL) optimization algorithm integrating long short …
A Reinforcement Learning Project using PPO + LSTM - GitHub
This project explores the combination of Proximal Policy Optimization (PPO) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks in reinforcement learning tasks. PPO is a popular policy …
Recurrent PPO — Stable Baselines3 - Contrib 2.6.0 documentation
2022年3月25日 · Proximal Policy Optimization algorithm (PPO) (clip version) with support for recurrent policies (LSTM). Based on the original Stable Baselines 3 implementation. …
PPO算法实现的37个实现细节（1/3）13 core implementation …
2023年10月25日 · ppo-lstm算法是一种将lstm网络应用于ppo算法中的改进版ppo算法。在传统的ppo算法中，每个时间步都是相互独立的，即每个时间步的决策都是基于当前的状态进行的。
基于LSTM–PPO算法的多机空战智能决策及目标分配 - USTB
2023年10月13日 · 本文提出一种基于强化学习的多机空战的智能决策及目标分配方法. 使用长短期记忆网络（Long short-term memory，LSTM）对状态进行特征提取和态势感知，将归一化和 …
PPO-LSTM算法是如何应用于PPO算法中的？ - CSDN
2024年5月17日 · 其中，近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）是一种高效的策略优化算法，而长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network, LSTM）则擅长捕捉时间序 …
Ppo+lstm working code - reinforcement-learning - PyTorch Forums
2020年8月31日 · I am looking for ppo + lstm implementation. Can someone please help to let me know of available working code in pytorch for ppo + lstm. Thanks
强化学习PPO代码解释以及流程_ppo lstm-CSDN博客
2023年10月27日 · 强化学习PPO（Proximal Policy Optimization）是一种基于策略梯度的算法，用于训练智能体在环境中做出决策。 它通过优化策略网络和值函数网络，使智能体能够学习到 …
Research on LSTM-PPO Obstacle Avoidance Algorithm and …
2025年2月28日 · In this study, an autonomous obstacle avoidance algorithm based on LSTM-PPO is proposed for an unmanned craft, which addresses the problems of unstable and …