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Arquitectura del Sistema y Preprocesamiento El aprendizaje por refuerzo profundo permite que los agentes artificiales aprendan políticas de control óptimas mediante la interacción directa con el entorno. En este contexto, el juego Flappy Bird representa un problema clásico de control continuo con un espacio de estados visual y recompensas dispe ...

Introducción a gym-carla gym-carla es una interfaz diseñada para integrar el simulador de vehículos autónomos CARLA con el frmaework OpenAI Gym. Esta entegración facilita el desarrollo y entrenamiento de algoritmos de aprendizaje por refuerzo (RL) en un entorno de simulación de conducción realista. Construido principalmente en Python y bajo la ...

La combinación de control predictivo basado en modelo (MPC) y aprendizaje por refuerzo (RL) ofrece soluciones avanzadas para problemas de control complejos. El marco MPC-RL utiliza MPC como generador de políticas y aproximador de funciones de valor, integrando algoritmos de RL para optimización de parámetros en entornos desconocidos. Este enfoq ...

Guía técnica para Text2Reward Configuración del entorno Para iniciar, crea un entorno Conda con Python 3.8: conda create -n entorno_rl python=3.8 conda activate entorno_rl Instala las dependencias necesarias, incluyendo PyTorch y las bibliotecas específicas del proyecto: pip install torch==1.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorc ...