理解epsilon-greedy策略的运作原理是基础。在强化学习框架中，代理基于状态-行动值函数Q(s,a)选择行动。给定一个状态，代理以概率epsilon随机选择任意可用行动，这称为探索；以概率1-epsilon选择最大化Q值的行动，这称为利用。例如，在一个多臂老虎机问题中，代理可能面对多个选项，每个选项有未知的奖励分布。固定
一种基于epsilon-greedy的深度强化学习动态epsilon的方法 下载积分: 500 内容提示: (19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202210316971.1(22)申请日 2022.03.29(71)申请人 南京信息工程大学地址 210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号(72)发明人 孔燕 曹俊豪 (74)...
在epsilon-greedy算法中,epsilon的值越大,采取随机动作的概率越(),采用当前Q函数最大动作的概率越() A.大,大 B.小,大 C.大,小 D.小,小 免费查看参考答案及解析 题目:有效应力集中因数Kσ和尺寸因数εσ的数值范围分别为()。A.Kσ>1,εσ<1B...
作为本发明所述的一种基于epsilon-greedy的深度强化学习动态epsilon的方法进一步优化方案,步骤3.1中按照多臂老虎机拉杆数量和拉杆动作,分别组成状态集合和动作集合。 [0060] 作为本发明所述的一种基于epsilon-greedy的深度强化学习动态epsilon的方法进一步优化方案,步骤3.2中将状态s作为输入,通过深度强化学习框架进行训练,并且...
1.一种基于epsilon-greedy的深度强化学习动态epsilon的方法,其特征在于,具体操作步骤如下:(1)、对多臂老虎机的数据进行预处理;(2)、根据即时奖励rt+1和平均奖励r平均之差来判断是否进行epsilon的更新;(3)、利用dueling dqn算法构建深度强化学习框架;(4)、根据行为值函数的td-error来判断此时是进行探索或利用并...
本发明公开了一种基于epsilon‑greedy的深度强化学习动态epsilon的方法。涉及探索与利用困境领域,步骤:对多臂老虎机的数据进行预处理;根据即时奖励rt+1和平均奖励R平均之差判断是否进行epsilon的更新;利用Dueling DQN算法构建深度强化学习框架;根据行为值函数的TD‑error判断此时是进行探索或利用并更新epsilon的值;将经验...