阶段五：实战项目¶

⚠️ 时效性说明：本章涉及前沿模型/价格/榜单等信息，可能随版本快速变化；请以论文原文、官方发布页和 API 文档为准。

学习时间: 3周 重要性: ⭐⭐⭐⭐⭐ 将理论应用于实践

📚 本阶段内容¶

本阶段通过一系列实战项目，将前面学习的理论应用到实际问题中，培养解决复杂RL问题的能力。

项目列表¶

1. 项目1-CartPole平衡
2. 环境介绍
3. DQN实现
4. 调参技巧

5. 可视化训练过程

6. 项目2-迷宫求解

7. 复杂迷宫环境
8. 对比不同算法
9. 策略可视化

10. 性能分析

11. 项目3-Atari游戏

12. 图像预处理
13. 帧堆叠
14. DQN完整实现

15. 模型保存与加载

16. 项目4-连续控制

17. Pendulum
18. LunarLander
19. PPO/SAC实现

20. 超参数搜索

21. 项目5-多智能体协作

22. 多智能体环境
23. 独立学习者
24. 参数共享
25. 协作策略

🎯 学习目标¶

完成本阶段后，你将能够： - 独立完成RL项目从环境搭建到训练部署 - 选择合适的算法解决不同类型的问题 - 调试和优化RL算法 - 分析实验结果并改进

🔗 与前后阶段的联系¶

前一阶段: 04-高级算法
    ├── PPO
    ├── SAC
    └── 分布式RL
            ↓
本阶段: 05-实战项目
    ├── CartPole
    ├── 迷宫求解
    ├── Atari
    └── 连续控制
            ↓
后一阶段: 06-前沿主题
    ├── 模仿学习
    ├── 离线RL
    └── 元学习

💡 学习建议¶

1. 从简单开始：先跑通代码，再追求性能
2. 记录实验：保持实验日志，记录超参数和结果
3. 可视化：多用图表展示训练过程
4. 对比分析：对比不同算法的表现

🛠️ 开发环境建议¶

基础环境¶

pip install gymnasium
pip install torch
pip install numpy matplotlib
pip install stable-baselines3

进阶环境¶

pip install mujoco
pip install pygame
pip install tensorboard
pip install wandb

📊 项目评估标准¶

每个项目的完成标准：

📖 推荐资源¶

经典项目¶

• OpenAI Gym/Gymnasium
• Stable-Baselines3文档
• Spinning Up in Deep RL

竞赛平台¶

• Kaggle强化学习竞赛
• AIcrowd
• NeurIPS/ICML竞赛

准备好动手实践了吗？ 从CartPole开始你的第一个项目！