无人船和无人车的路径规划本质上是个多目标优化的活，既要省电又要跑得近。最后忠告：仿真时别忘了给虚拟机器人加运动学约束，现实中的电机加速度可不会瞬移——这教训值三块烧掉的电机驱动板。但要注意交叉后必须重新排序路径点，否则会出现"瞬移"bug——别问我怎么知道的，上周机器人在实验室表演量子跃迁把导师咖啡杯撞飞了。这里roulette_select函数要实现经典的轮盘赌算法，注意要处理适应度归一化的问题

深度强化学习电气工程复现文章关键词：能源管理系统 多主体强化学习 需求侧响应 智能电网编程语言：python平台主题：可扩展的多代理强化学习用于分布式控制住宅能源灵活性内容简介：摘要—针对分布式住宅能源，提出了一种新的可扩展的基于多智能体强化学习的协调方法。协作主体学习在一个部分可观测的随机环境中控制电动汽车、空间加热和柔性负载提供的灵活性。在标准独立 Q- 学习方法中，随机环境中局部可观测智能体