强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 (从原理到代码实现) 2018-04-01 15:15:42 最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属:REINFORCE 算法,已经广泛的应用于各种计算机视觉任务当中。 【REINFORCE 算法原理推导】 【Pytorch 代码实现】 该图像来自于:https://github.com/JamesChuanggg/pytor...
因此,本代码通过深度确定性梯度策略算法(DDPG)对发电公司的售价进行建模,解决了传统的RL算法局限于低维离散状态空间和行为空间,收敛性不稳的问题,实验表明,该方法比传统的RL算法具有更高的精度,即使在不完全信息环境下
log_prob = torch.log(self.policy_net(state).gather(1, action)) G = self.gamma * G + reward loss = -log_prob * G # 每一步的损失函数 loss.backward() # 反向传播计算梯度 self.optimizer.step() # 梯度下降 定义好策略,我们就可以开始实验了,看看 REINFORCE 算法在车杆环境上表现如何吧! lea...
强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 (从原理到代码实现) 2018-04-01 15:15:42 最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属:REINFORCE 算法,已经广泛的应用于各种计算机视觉任务当中。 【REINFORCE 算法原理推导】 【Pytorch 代码实现】 该图像来自于:https://github.com/JamesChuanggg/pytor...
基于DDPG(深度确定性梯度策略)算法的售电公司竞价策略研究是在电力市场中,通过使用深度强化学习的DDPG算法来优化售电公司的竞价行为。该研究的主要内涵是复现英文文档中的完美算法,并且提供了说明文档,以便其他人可以对其进行更深入的了解。这项研究的关键词包括DDPG算法、深度强化学习、电力市场、发电商竞价等。通过该研...