1.1、连续动作空间 在此之前,我们讨论和研究的都是离散的动作空间,而在实际问题中,存在大量的连续空间的问题,比如价格、角度、时间等。对于离散空间的问题,可以使用探索算法尽可能地将状态行动枚举出来,而对于连续动作的问题,想要枚举所有的动作变得更困难, 而如何将所有可行的动作逐一尝试出来也变得不那么可能。在讨论...
SAC算法融合了最大熵原则的先进强化学习算法,它将熵最大化作为策略优化的额外目标,在保证收敛性的同时维持策略的多样性,使其具备更好的探索和更稳定的学习能力。无论是在理论研究还是实际应用方面,SAC都展现出了显著的优势,特别是在解决连续动作空间下的强化学习...
普通的Q-learning比policy gradient比较容易实现,但是在处理连续动作(比如方向盘要转动多少度)的时候就会显得比较吃力。 因为如果action是离散的几个动作,那就可以把这几个动作都代到Q-function去算Q-value。但是如果action是连续的,此时action就是一个vector,vector里面又都有对应的value,那就没办法穷举所有的action去...
所以DPG算法通过直接最大化预期奖励Q,让actor网络学习到在每个状态下应该选择什么数值的动作,以最大化从环境中获得的累积奖励。 我们来介绍一下DPG算法: Deterministic Policy Gradient (DPG) 是一种解决连续动作空间问题的算法。在连续的动作空间中,一个策略会为每一个状态返回一个具体的动作,而不是像在离散的动作...
适用于连续动作空间的强化学习算法通常被称为Actor-Critic算法。以下是一些主要的适用于连续动作空间的强化学习算法: Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG): DDPG是一种基于Actor-Critic框架的算法,它结合了确定性策略梯度(Deterministic Policy Gradient)和深度神经网络来解决连续动作空间问题。
在深度强化学习中，我们通常涉及到两种主要的动作空间：离散动作空间和连续动作空间。离散动作空间指的是有限个可供选择的动作，如向左、向右或停止。然而，很多实际问题中的动作空间是连续的，例如机器人的关节控制、自动驾驶汽车的方向控制等。在连续动作空间问题中，动作可以在无限的值域内选择，这增加了问题的复杂性...
离散状态空间 连续状态空间 离散动作空间 连续状态空间 最后一节课的主要内容就是学习用强化学习来求解连续状态空间的问题 连续动作空间 连续动作和离散动作是一个相对的概念,通过回顾离散动作来学习什么是连续动作 ...
为了应对连续动作空间的挑战,一种常见的做法是将动作空间参数化。参数化的动作空间可以使连续动作空间变为一个有限维的空间,从而使得强化学习算法可以更容易地处理。在参数化的动作空间中,每个动作都可以通过一组参数来表示,这些参数可以是实数或者向量。通过参数化,连续动作空间的优化问题就可以转化为对参数的优化问题。
本文将介绍一些在强化学习算法中处理连续动作空间的方法和技巧。 首先,对于处理连续动作空间,最常见的方法是使用策略梯度方法。策略梯度方法是一种基于梯度下降的优化方法,它直接优化策略函数,使得在当前状态下选择每个动作的概率尽可能地接近最优策略。在连续动作空间中,策略梯度方法可以通过参数化策略函数来实现,例如使用...
动作空间离散化:将连续的动作空间离散化为有限个动作,可以采用网格法或者聚类方法将连续的动作空间分割成若干个离散的动作。这样做可以将连续动作空间转化为离散动作空间,从而适用于传统的强化学习算法。 函数逼近方法:利用函数逼近方法,如神经网络、线性函数等,来近似表示值函数或策略函数,从而处理连续状态空间问题。这样...