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...
在强化学习(RL)中,动作空间可分为离散和连续两种。离散动作空间通常更易于处理,因为它们可以通过一组有限的选项进行枚举。然而,连续动作空间在诸如机器人控制、自动驾驶和金融市场等领域有着广泛的应用,它带…
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。
DDPG的核心思想是学习一个确定性策略，而不是随机策略。这使得代理系统更容易收敛到最佳策略。此外，DDPG还使用经验回放，将过去的经验存储在缓冲区中，并随机抽样用于训练，以减少样本相关性，提高学习效率。连续动作空间问题的应用 深度强化学习在解决连续动作空间问题方面有广泛的应用。以下是一些典型领域的案例：机器人...
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1.1 动作值函数近似 动作值函数(Action-Value Function)是强化学习中的核心概念之一,它描述了对于给定的状态和动作,智能体能够获得的预期回报。在连续动作空间问题中,传统的表格方法无法有效表示动作值函数。因此,研究者提出使用函数逼近的方法来近似动作值函数。其中,最为代表性的方法是使用神经网络来逼近动作值函数。
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...
## 动作空间的参数化 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...