针对复杂作战环境下多智能体协同决策中出现的任务分配不合理、决策一致性较差等问题,提出一种基于演员-评论家(Actor-Critic,AC)框架的层次化多智能体协同决策方法。通过将决策过程分为不同层次,并使用AC框架来实现智能体之间的信息交流和决策协同,以提高决策效率和战斗力。在高层次,顶层智能体制定任务决策,将总任务分...
1.一种基于演员-评论家网络的SQL语句构造方法,其特征包括如下步骤: 1)分别对演员网络中的参数θ和评论家网络的参数 进行随机初始化; 2)从数据集获取自然语言序列X={x 1 ,...,x n }和对应的SQL序列Y real ={y 1 ,...,y m }; 3)以时间步为单位,把自然语言序列X的每个单词输入到演员网络的编码器中...
摘要 本发明是一种基于演员‑评论家网络确定预测SQL序列准确性的方法。本发明公开了一种基于强化学习的SQL语句构造方法及装置,其技术步骤为:初始化演员‑评论家网络参数;从数据集获取自然语言和真实SQL语句序列对;把自然语言序列输入演员网络编码器,真实SQL序列输入到评论家网络编码器;编码后的隐状态作为对应解码器的...
,然后提出了一种基于软演员—评论家(softactor-critic,SAC)的深度强化学习算法来同时确定服务缓存和任务卸载的离散决策以及上下带宽和计算资源的连续分配决策.算法…... 彭姿馀 王高才 农望 - 《计算机应用研究》 被引量: 0发表: 2023年 COURIER:基于非抢占式优先排队和优先经验重放DRL的边缘计算任务调度与卸载方...
本发明是一种基于演员评论家网络确定预测SQL序列准确性的方法.本发明公开了一种基于强化学习的SQL语句构造方法及装置,其技术步骤为:初始化演员评论家网络参数;从数据集获取自然语言和真实SQL语句序列对;把自然语言序列输入演员网络编码器,真实SQL序列输入到评论家网络编码器;编码后的隐状态作为对应解码器的初始化隐状态...
然后采用离散软演员‑评论家算法作为深度强化学习模型的基本结构;然后将任务卸载决策优化问题转化为马尔科夫决策过程,对状态空间、动作空间、奖励函数、算法的网络结构进行设计;然后形成基于离散软演员‑评论家算法的任务调度算法;最后对算法的任务卸载决策优化;通过本方法可以在不同总计算资源大小及不同任务数据大小的...
移动机器人导航避障的演员-评论家稳定性强化学习方法专利信息由爱企查专利频道提供,移动机器人导航避障的演员-评论家稳定性强化学习方法说明:本发明公开了移动机器人导航避障的演员‑评论家稳定性强化学习方法,属于移动机器人自主导航及规避障...专利查询请上爱企查
1.本发明的实施例一般而言涉及强化学习方法。更具体而言,本发明涉及用于在训练演员-评论家(actor-critic)模型时提高演员网络的性能的系统和方法。 背景技术: 2.以下背景信息可能呈现现有技术的特定方面的示例(例如但不限于方案、事实或常识),这些示例可望有助于进一步教育读者了解现有技术的其他方面,不应被解释为将本...
1.本发明的实施例总体上涉及机器学习系统和方法。更具体而言,本发明涉及使用双演员评论家算法(double actor critic algorithm)针对设备进行强化学习(reinforcement learning)的系统和方法,诸如智能人工代理(intelligent artificial agent)。 背景技术: 2.以下背景信息可能呈现现有技术的特定方面的示例(例如但不限于方案、事实...