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- 创建项目结构和核心模块 - 实现机械手臂控制和目标跟踪功能 - 开发强化学习环境和训练脚本 - 添加文档和使用示例 - 设置日志记录和TensorBoard可视化
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# RL-PowerTracking
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基于强化学习的电力目标跟踪系统
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## 项目结构
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- `src/` - 核心代码
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- `docs/` - 文档
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- `tests/` - 测试用例
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- `examples/` - 使用示例
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- `data/` - 数据集
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- `models/` - 模型保存目录
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- `tensorboard_logs/` - TensorBoard日志
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## 目录自动创建
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为确保项目运行时所需目录存在，新增了`create_directories.py`脚本。在运行训练前，请先执行：
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```bash
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python create_directories.py
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```
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## 安装依赖
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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## 最新优化
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1. 环境注册问题已修复，自定义环境正确注册为`CartesianSpace-v0`
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2. 训练速度优化：使用MlpPolicy、较大的batch_size=1024、use_sde=True提升CPU利用率
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3. 解决了向量化环境观测值解包问题
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4. 环境包装器嵌套顺序优化（Monitor包裹RecordEpisodeStatistics） |