PowerNet：用于可扩展Powergrid控制的多智能体深度强化学习 一种基于策略的合作式MARL算法，通过结合可区分的，基于学习的通信协议，空间折扣因子和动作平滑方案，来解决隔离微电网系统中的电压控制问题。 安装 创建python虚拟环境： conda create -n powernet python=3.6 激活虚拟环境：conda conda activate powernet powernet 安装pytorch（torch> = 1.2.0）： pip install

智能控制 PyTorch를이를지능제어로텀프 목표 주어진4가지클래스의Wi-Fi데데이터셋을이용해사실내수 클래스조건 당터이x 56 3x3x56크기값 MLP기본 P0W0부터P14W0까이의15039X56크기의이터가만들어짐 이중50％를이터로나머지50％테스트이터로활용함->각7519x56의의기 요구历元= 50 한정한批次大小= 500 7569/500≒15이15로15迭代= 1个纪元 는기는56，출력기크4를가하므로같은기본기3층신경망 MLP결론 함

Unity ML-Agents工具包 （）（） Unity Machine Learning Agents工具包（ML-Agents）是一个开放源代码项目，使游戏和模拟能够用作训练智能代理的环境。 我们提供最新算法的实现（基于PyTorch），使游戏开发人员和业余爱好者可以轻松地训练2D，3D和VR / AR游戏的智能代理。 研究人员还可以使用提供的易于使用的Python API通过强化学习，模仿学习，神经进化或任何其他方法来训练Agent。 这些训练有素的代理可以用于多种目的，包括控制NP