数据集概述
本数据集提供了GSAC（通用软演员评论家）和DCBF-GSAC（基于动态控制屏障函数的GSAC）两种深度强化学习算法的完整实现代码。GSAC是一种标准深度强化学习算法，适用于各类控制任务；DCBF-GSAC在GSAC基础上集成了基于DCBF的安全控制器，有效融合安全经验，构成一个安全深度强化学习框架。代码包含详细配置示例，便于在特定控制任务中部署使用。
文件详解
- 算法代码压缩包
- 文件名称：
DCBF-GSAC algorithm/Code.zip
- 文件格式： ZIP
- 字段映射介绍： 压缩包内包含GSAC和DCBF-GSAC算法的完整源代码实现，涵盖算法核心迭代学习逻辑、安全控制器集成模块以及相关的配置示例文件。
适用场景
- 深度强化学习算法研究: 用于分析和比较GSAC与传统算法（如SAC、TD3）在控制任务中的性能差异。
- 安全强化学习框架开发: 研究DCBF安全控制器与深度强化学习算法的集成方法，为构建安全AI系统提供参考实现。
- 控制任务算法部署: 基于提供的配置示例，快速在机器人控制、自动驾驶等特定控制场景中部署安全强化学习算法。
- 算法改进与扩展: 作为基础代码框架，支持研究人员在此基础上进行算法优化或与其他安全控制器结合使用。
