Super-mario-bros-A3C-pytorch

基本思想 存在一个共享的网络，有多个线程是这个共享网络的拷贝，每个线程用这个网络进行与环境交互、训练。这样可以达到提高训练样本多样性的目的。 实现CartPole-v0 （1）一个网络的类，ACnet，包含了动作网络、分值网络 （2）class Worker(object) ，每个用来独立训练共享网络的线程，只要执行这个worker.work(),就会开始训练共享网络。 然后就是一个for循环，执

A3C的算法实际上就是将Actor-Critic放在了多个线程中进行同步训练. 可以想象成几个人同时在玩一样的游戏, 而他们玩游戏的经验都会同步上传到一个中央大脑. 然后他们又从中央大脑中获取最新的玩游戏方法. **这样, 对于这几个人, 他们的好处是:**中央大脑汇集了所有人的经验, 是最会玩游戏的一个, 他们能时不时获取到中央大脑的必杀招, 用在自己的场景中. **对于中央大脑的好处是:**中

Super Mario War 是一款多人联机的Super Mario游戏游戏使用任天堂的资源改编，请不要用作商业用途。本游戏为开源软件

我正在用C /SFML制作一个类似超级马里奥的游戏，在试图为马里奥碰撞编写一些代码时，我遇到了一些问题:当角色在沿着水平轴移动的同时与一堆垂直的积木碰撞时，他会卡在积木的一边，就像是在一个看不见的积木上行走一样。我试图修改碰撞功能，就像让马里奥只有在他与块相关的位置包含在块坐标中时，才能与块水平碰撞。 我包含了一些运动代码（keyPree是一个返回按下的键的函数）： 以及碰撞函数，其中块类在块精灵

前面那些值函数的方法，当值函数最优时，可以获得最优策略。最优策略是状态 s 下，最大行为值函数对应的动作。当动作空间很大的时候，或者是动作为连续集的时候，基于值函数的方法便无法有效求解了。因为基于值函数的方法在策略改进时，需要针对每个状态行为对求取行为值函数，以便求解 arg\,\underset{a\in A}{max}\,Q(s,a)。这种情况下，把每一个状态行为对严格独立出来，求取某个状态下应该执行的行为是不切实际的。

我是java游戏编程的初学者，对于游戏我有一个小小的实际上很大的问题。我试着在敌人和街区之间制造碰撞，但是不起作用，我不知道为什么。它应该工作，但它只是缓慢的游戏每秒一帧，不做任何事情。 我有一个名为Game的主类，带有这个主Init()函数 而不是LoadImageLevel函数，其中我读取级别。png逐像素和不同颜色设置每个对象的位置。 在类中，Player是两个重要的函数，其中在刻度中称为勾

Mario 是一个让编写从同步到异步的类库，它的线程安全较大，易于使用。Mario 的最基本的想法就是为了减少人员的安排，降低成本和时间投入。但是有了这个类库，操作人员就可以抽出精力做别的事情了。所以 Mario 类库能够很轻易的解决你的问题，你只需要你自己的消息功能。 引擎类型： memory，这种类型就是将数据缓冲存储器留在内存里。 file，这种类型就是能够在本地日志路径里创建做出一个 wr