Reference: [1] 马昌凤,最优化方法及其 Matlab 程序设计. [2] 李董辉,童小娇,万中,数值最优化算法与理论. 一、信赖域方法的结构 信赖域方法是求解无约束优化问题的另一类方法。设目标函数 f:\mathbb R^n\to\m…
【1】信赖域算法与一维搜索算法的区别、联系 最优化的目标是找到极小值点,在这个过程中,我们需要从一个初始点开始,先确定一个搜索方向 ,在这个方向上作一维搜索(line search),找到此方向上的可接受点(例如,按两个准则的判定)之后,通过一定的策略调整搜索方向,然后继续在新的方向上进行一维搜索,依此类推,直到我...
置信域方法（Trust-region methods）又称为信赖域方法，它是一种最优化方法，能够保证最优化方法总体收敛。算法发展 置信域方法的历史可以追溯到Levenberg(1944)，Marquardt(1963)，Goldfeld，Quandt and Trotter(1966)，但现代置信域方法是Powell(1970)提出来的。他明确提出了置信域子问题，接受方向步sₖ的准则，校正...
.信赖域算法:信赖域算法是一种迭代算法,用于寻找目标函数的近似最优解。该算法的基本思想是在每一次迭代中,先在信赖域的范围内进行搜索,然后根据搜索结果来更新信赖域的半径。 具体来说,信赖域算法从初始点开始,根据当前点的梯度和Hessian矩阵等信息,构造一个二次模型来近似目标函数。然后在这个二次模型上寻找使...
这也是我们在原始策略梯度算法(vanilla policy gradients)里尽量保持一个较小的步长的原因: 步长过大有可能使得最终策略失效。当然,小的步长也意味着采样效率的低效。而TRPO算法在通过给定的"信赖域约束"里进行步长搜索的方式,巧妙地绕开了这个问题,从而可以快速,稳健地地持续(monotonically)提升策略表现。
一维搜索算法:先确定一个方向,比如先向南走,走着走着发现方向不对,则调整一下方向,比如向西走诸如此类; 信赖域算法:先划定一个区域,在这个区域内寻找距离火车西站最近的点,如果区域范围太大了,将火车西站划到了区域内,则缩小区域范围,然后再在该区域内寻找距离火车西站最近的点。
下面我将对信赖域算法的参数进行逐一解释。 1.信赖域半径(Trust Region Radius):信赖域半径是信赖域算法的一个关键参数,用来控制当前信赖域模型的有效范围。信赖域算法通过在该信赖域内进行迭代计算来逐步逼近最优解。信赖域半径通常用一个正数来表示,代表了当前信赖域的半径大小。 2.模型准则函数(ModelObjective ...
算法 输入:0<η1<η2<1,0<τ1<1<τ2,初始点x,初始hesse阵近似阵:B0,容许误差:ϵ;信赖域半径上限:~Δ,初始信赖域半径:Δ0∈(0,~Δ]输入:0<η1<η2<1,0<τ1<1<τ2,初始点x,初始hesse阵近似阵:B0,容许误差:ϵ;信赖域半径上限:Δ~,初始信赖域半径:Δ0∈(0,Δ~] ...
TRPO算法的目标是最大化策略在长期奖励上的期望值。与传统的策略梯度方法不同,TRPO算法通过引入一个信赖域来限制优化的步长,以保证策略改进的稳定性,防止策略更新过大导致性能恶化。TRPO算法的核心思想是,在每次迭代中,优化一个近似的目标函数。具体来说,算法通过线性化策略在当前策略参数点附近并计算策略的优势函数,...