18个常用的强化学习算法整理：从基础方法到高级模型的理论技术与代码实现（上）

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为确保内容易于理解和实践，全部代码均在Jupyter Notebook环境中实现，仅依赖基础库进行算法构建。 代码库组织结构如下：  ├── 1_simple_rl.ipynb   ├── 2_q_learning.ipynb   ├── 3_sarsa.ipynb   ...   ├── 9_a3c.ipynb   ├── 10_ddpg.ipynb   ├── 11_sac.ipynb   ├── 12_trpo.ipynb   ...   ├── 17_mcts.ipynb    └── 18_planet.ipynb 说明：github地址见文章最后，文章很长所以可以根据需求查看感兴趣的强化学习方法介绍和对应notebook。 搭建环境 首先，需要克隆仓库并安装相关依赖项：   # 克隆并导航到目录    git clone https://github.com/fareedkhan-dev/all-rl-algorithms.git    cd all-rl-algorithms    # 安装所需的依赖项    pip install -r requirements.txt 接下来，导入核心库：  # --- 核心Python库 ---   import random   import math   from collections import defaultdict, deque, namedtuple   from typing import ………………………………