面向环境自主演化的鲁棒对抗学习与决策算法

该数据是开发面向环境自主演化的鲁棒对抗学习与决策算法过程中的原始代码，Code目录包含算法模型，是python类型文件，搭配pytorch环境运行，代码产生地点为清华大学FIT楼，编写时间为2020年12月至2021年12月，代码量约为0.5MB。代码功能为从在有干扰的环境下提升智能体的鲁棒学习和决策能力。 模拟环境来源于开源的gym环境（OpenAI Gym），搭载了mujoco物理引擎（MuJoCo: A physics engine for model-based control）。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集提供了面向环境自主演化的鲁棒对抗学习与决策算法的原始代码，采用Python编写并基于PyTorch环境运行。其核心功能是在有干扰的模拟环境中增强智能体的鲁棒学习和决策能力，模拟环境来源于OpenAI Gym与MuJoCo。