📌 GitHub 项目地址：
👉 https://github.com/FareedKhan-dev/all-rl-algorithms
🎯 项目简介
all-rl-algorithms 是一个面向初学者和研究者的强化学习代码库，采用 Python + Jupyter Notebook 实现，覆盖了 从基础到高级 的 18 种经典强化学习算法。
该项目特别注重原理教学与实践结合，不仅提供了清晰的代码实现，还配有交互式笔记本，方便你一边学理论一边动手调试。
📚 覆盖算法列表（部分）
类型 算法名称
🧠 值函数方法 Q-Learning / SARSA
🔁 策略优化 Policy Gradient / REINFORCE
📈 高级策略优化 Actor-Critic / A2C / A3C
🚀 进阶深度强化学习 DQN / DDQN / Dueling DQN / DDPG / TD3
🤝 多智能体算法 MADDPG
🔄 近端策略优化 PPO
✅ 每个算法都包含：
算法原理讲解
从零实现的 Python 源码
可运行的 Jupyter Notebook
示例环境测试，如 CartPole、Pendulum 等 Gym 环境
✨ 特点亮点
✅ 全纯 Python 实现，不依赖复杂框架
✅ 逐行注释，易读易懂
✅ Notebook 式教学，可边看边跑边改
✅ 覆盖主流 RL 算法，适合学习路线规划
✅ 非常适合作为本科/研究生课程实验代码模板
🧑💻 适合人群
强化学习初学者
AI/ML 专业学生
想快速过一遍 RL 核心算法的人
教师或培训讲师寻找教学案例