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...
7.在一些实施例中,当训练完成时,该方法还包括将评论家网络复制为冻结的评论家网络,并使用冻结的评论家网络优化生产演员网络。 8.在一些实施例中,第一演员-评论家算法在评论家网络的训练期间运行,以及第二演员-评论家算法在使用冻结的评论家网络优化生产演员网络的步骤期间运行。在一些实施例中,第一演员-评论家算法与...
建立MEC卸载模型;对车联网移动边缘计算中所有车辆用户的任务加权时延进行数学建模,车辆用户的任务加权时延最小化为目标进行任务卸载决策优化,并利用深度强化学习方法解决此优化问题;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...
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法 (M/M/n/∞/∞/NPR)以优化任务的排队时延;针对卸载决策问题,基于软演员-评论家(Soft Actor Critic, SAC)提出了优先经验重放SAC的卸载决策机制,该机制在目标函数... 杨秀文,崔允贺,钱清,... - 《计算机科学》 被引量: 0发表: 202...
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...
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;演员网络解码器逐步预测SQL语句动作,输入到评论家网络解码...
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...
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...