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python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究 关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档 主要内容： 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场金凯旋 学会使用 FinRl --结构【2】
三层结构： 1. 底层，包括yahooFinance [该接口似乎已经失效]，CCXT。。。 2. DRL Agents [ DQN, DDPG, TD3...] 3. Applications [ stockTrading, Portfolio , HF, MarketRegulations...]无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（5）——结果与分析
无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（5）——结果与分析 参考文献： [1] Wang Y , Fang W , Ding Y , et al. Computation offloading optimization for UAV-assisted mobile edge computing: a deep deterministic policy gradient approach[J]. WDDPG深度确定性策略梯度算法概述
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy方法。 可以看作是DQN的改进，在DQN的Q网络基础上引入Actor网络预测一个使Q值最大的动作值，从而能够应对连续动作空间，且使用了DQN中的目标网络和经验复现技巧。 Deep指深度DDPG玩Pendulum-v0
参考莫烦和Keras深度强化学习–DPG与DDPG实现，代码 actor有两个网络， ae接受当前状态s，计算当前行为a，并执行a， at接受下个状态s_，计算下个行为a_，传给ct， 通过最大化q(最小化-q)更新ae。 critic有两个网络， ce接受当前状态s和当前行为a，计算当前价值q， ct接受下个状态s_和下个行为a_，计强化学习：浅析DDPG
强化学习：浅析DDPG 写在文章开头DDPG之前目标基本要素贝尔曼方程 深度确定性策略PS 写在文章开头 DDPG作为Actor-Critic方法的典型代表，是强化学习中众多前沿算法的根基，像TD3、MADDPG等等。 本文作为个人的学习笔记，对于一些个人已经理解的要点便不会再过多阐述，因此文章强化学习：DDPG到MADDPG
目录 策略梯度(Policy Gradient) 行动器-评判器方法(Actor-Critic) Deterministic Policy Gradient on-policy和off-policy DPG Deep Deterministic Policy Gradient Multi-agent Deep Deterministic Policy Gradient 多智能体强化学习背景 MADDPG MADDPG的实现 参考文献 本文强化学习入门笔记系列——DDPG算法
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记，从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发，在小组学习资料的基础上，由浅入深地对知识进行总结和整理，今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系，谢谢 DDPG算