Deep Q-Network aplicado no OpenAI Gym's LunarLander-v2 environment

🔨 Problema:

• Utilização do aprendizado profundo por reforço para se conseguir pousar um Lander no local demarcado

🚀 Implementação:

• Implementação do algoritmo DQN aplicado ao OpenAI Gym's LunarLander-v2 environment
• TODO implementação do Dueling-DQN para comparação com o DQN

📘 Documentação para melhor compreensão do problema:

• https://www.gymlibrary.dev/environments/box2d/lunar_lander/

📚 Baseado nos seguintes textos e códigos:

• https://github.com/Rem4rkable/Solving-the-LunarLanderContinuous-v2

• https://github.com/RMiftakhov/LunarLander-v2-drlnd

• https://github.com/iankgoode/DQN-for-LunarLander-v2

• https://medium.com/@parsa_h_m/deep-reinforcement-learning-dqn-double-dqn-dueling-dqn-noisy-dqn-and-dqn-with-prioritized-551f621a9823

• https://www.learndatasci.com/tutorials/reinforcement-q-learning-scratch-python-openai-gym/