强化学习_PolicyGradient（策略梯度）_代码解析 使⽤策略梯度解决离散action space问题。⼀、导⼊包，定义hyper parameter import gym import tensorflow as tf import numpy as np from collections import deque ###hyper parameters###、#discount factor GAMMA = 0.95 LEARNING_RATE = 0.01 ⼆、PolicyGrad...
梯度更新过程 演员网络的梯度更新 评论家网络的梯度更新 PyTorch实现示例 PyTorch代码实现 确定性策略梯度(DPG)是一种在连续动作空间中有效的策略梯度方法。与传统的策略梯度方法使用随机策略不同,DPG采用确定性策略,即策略直接映射状态到一个具体的动作,而不是给出动作的概率分布。这种方法可以减少方差并提高学习效率。
DDPG是一种演员-评论家算法,采用确定性策略来减少传统随机策略梯度方法的方差。 DDPG的特点 DDPG结合了以下技术点,使其在连续动作空间中表现出色: 深度学习:使用深度神经网络来逼近策略和值函数,能处理更复杂的状态表示。 确定性策略:与传统策略梯度方法(如REINFORCE)使用的随机策略相比,DDPG采用确定性策略,可以在连续...
10. 看以上代码,在计算discounted_ep_rs[]时,是先从t时间开始计算的,说明这里的reward是目标导向的,以gamma值为学习速率,例如self.ep_rs[t]的第t步时负值为-13,通过上式的迭代,running_add到达正值时,这时是t-n步,说明在该正值(t-n步)前面的步数(1到t-n步)是这一回合的正确选择,是可以进行梯度下降来...
强化学习_PolicyGradient(策略梯度)_代码解析 使用策略梯度解决离散action space问题。 一、导入包,定义hyper parameter import gym import tensorflowastf import numpyasnpfromcollections import deque ###hyper parameters###、 #discount factor GAMMA=0.95LEARNING_RATE=...
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】 ...
主要内容: 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略,属于电力市场范畴,目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡,但是此类方法局限于信息完备的简单市场环境,难以直观地反映竞争性的市场环境,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,...
深度强化学习策略梯度实现代码 更多内容 Code代码 Code代码 Code代码也被称为函数连接器,仅包含“运行动作”一个执行动作。 连接参数 Code代码连接器无需认证,无连接参数。 运行动作 输入参数 用户配置运行动作执行动作,相关参数说明如表1所示。 表1 运行动作属性配置输入参数说明 参数 必须 说明 函数名称 是 选择...
确定性策略梯度（DPG）是一种在连续动作空间中高效的策略梯度方法。与传统的策略梯度方法不同，DPG采用确定性策略，直接将状态映射到具体动作，避免了随机策略带来的方差，从而提高了学习效率。DPG方法的核心理论是，当策略是确定性的时候，策略梯度可以通过将策略梯度定理扩展到确定性策略来简化表达。具体地...
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