Comparando os algoritmos DQN, A2C e PPO

O objetivo deste projeto é comparar três algoritmos de reinforcement learning considerando alguns ambientes disponíveis na biblioteca Gymnasium. Os algoritmos que serão comparados são DQN, A2C e PPO.

Os ambientes que serão utilizados na comparação são:

• Bipedal Walker;
• Car Racing, versão discreta e contínua;
• CartPole, e;
• Lunar Lander

Todas as implementações dos algoritmos citados acima serão feitas utilizando a biblioteca Stable Baselines 3.

Matriz de comparação

Documento com a matriz de comparação a ser executada neste projeto

Estrutura do repositório

Este repositório está estruturado da seguinte forma:

• no diretório raiz estão todos os scripts que executam o treinamento, salvam os dados do treinamento e o modelo.
• o diretório results deve armazenar todos os arquivos CSV com os dados dos treinamentos.
• o diretório models deve armazenar todos os modelos gerados a partir do treinamento.

Comandos úteis

jupyter nbconvert --to html --no-input analise_curva_aprendizado.ipynb
mv analise_curva_aprendizado.html report/analise_curva_aprendizado.html