Taxi Driver

Console de pilotage · Taxi-v3 RL

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2. Paramètres
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4. Résultats

Paramètres

Ctrl+Entrée pour lancer

Algorithme Q-learning DQN Monte Carlo Brute force

Épisodes train

Épisodes test

Hyperparamètres avancés

Alpha

Gamma

ε start

ε end

ε decay

Reward mode default soft_step harsh_illegal

2 passagers ASCII

Temps limite (s)

Épisodes test

Max épisodes

2 passagers ASCII

Algorithme Q-learning DQN Monte Carlo Brute force

Modèle models/qtable.npy

Épisodes test

2 passagers ASCII

Seeds (CSV)

Ép. test

Ép. BF

QL (-1=défaut)

MC (-1=défaut)

DQN (-1=défaut)

Reward mode default soft_step harsh_illegal

Sweep épisodes

Sweep DQN 2 pass.

Lance pytest tests/ -q depuis taxi_driver/.

Exécute reproduce.sh — pytest + benchmark (seeds 42,43 + sweep).

Lancer l'exécution

/var/www/T-AIA-902-LIL_5/taxi_driver/.venv/bin/python3

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