根据实验结果我们发现,Actor-Critic 算法很快便能收敛到最优策略,并且训练过程非常稳定,抖动情况相比 REINFORCE 算法有了明显的改进,这多亏了价值函数的引入减小了方差。 4. 总结 我们在本章中学习了 Actor-Critic 算法,它是基于策略和基于价值的方法的叠加。Actor-Critic 算法非常实用,往后像 DDPG、T...
Actor-Critic框架下一种基于改进DDPG的多智能体强化学习算法 现实世界的人工智能应用通常需要多个agent协同工作,人工agent之间有效的沟通和协调是迈向通用人工智能不可或缺的一步.以自主开发的警员训练虚拟环境为测试场景,设定任... 陈亮,梁宸,张景异,... - 《控制与决策》 被引量: 0发表: 2021年 基于Soft Actor...
同时,DPG引入了AC(Actor-Critic)框架,让值函数(critic)直接指导策略(actor)优化。 DDPG可以视为DPG算法的深度学习版实现,并在DPG上加入了几个提高效率的小技巧:Replay buffers, Target networks。 DPG的思路: 以往的PG算法思路是建立累计收益(Cumulative Return)与策略的关系函数,随后调整策略以追求更大的收益。而DPG...
DDPG DDPG(Deep Deterministic Policy Gradients)方法是一种基于Actor-Critic框架的方法,该方法适用于连续的动作空间,得到的策略是一个确定性策略(i.e., π(s)=aπ(s)=a)。DDPG具有较高的学习和训练效率,常被用于机械控制等方面。Actor部分用来计算并更新策略π(s,θ)π(s,θ),并且在训练过程中通过在动作...
2.Actor-Critic 在REINFORCE 算法中,每次需要根据一个策略采集一条完整的轨迹,并计算这条轨迹上的回报。这种采样方式的方差比较大,学习效率也比较低。我们可以借鉴时序差分学习的思想,使用动态规划方法来提高采样的效率,即从状态ss开始的总回报可以通过当前动作的即时奖励r(s,a,s′)r(s,a,s′)和下一个状态s′...
但是,完全异策的算法仍然可以获得更好的效率。DDPG(Lillicrap et al., 2015)是确定性策略梯度算法(Silver et al., 2014)的深度变体,它是一种特别流行的异策actor-critic方法,使用Q函数估计来启用异策学习,以及能够使得Q函数最大化的确定性actor。该方法既可以看作是确定性actor-critic算法,又可以看作是近似Q...
异步优势演员-评论员(asynchronous advantage actor-critic,A3C)算法:一种改进的演员-评论员算法,通过异步的操作,实现强化学习模型训练的加速。 路径衍生策略梯度(pathwise derivative policy gradient):一种使用Q学习来求解连续动作的算法,也是一种演员-评论员算法。其会对演员提供价值最大的动作,而不仅仅是提供某一个...
Actor-Critic:强化学习中的参与者-评价者算法简介 ,Actor和Critic都参与了游戏,但是与GAN [2]不同,他们都在不断改进。Actor-critic类似于带有基准的称为REINFORCE的策略梯度算法。强化是MONTE-CARLO的学习,它...Actor-Critic从名字上看包括两部分,参与者(Actor)和评价者(Critic)。其中Actor使用策略函数,负责生成动作...
DDPG (Deep Deterministic policy gradient) 是使用了双Actor(这俩结构相同)和双Critic结构(这俩结构相同),就是DQN到Nature DQN的思想 这个博主就对这四个网络的功能总结得挺好: DDPG还有两个挺有意思的点,其一,当前网络从目标网络复制参数w、θ的时候,不是一下全部复制过来的,而是加了一个更新系数(一般取0.1/0....
分层演员-评论家,Hierarchical Actor-Critic (HAC)算法是一种用于分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)的算法,由Levy等人在2019年提出。HAC的目的是通过分层结构,将复杂任务分解为不同的时间尺度的子任务,从而更高效地学习策略。该算法使用了两层的Actor-Critic架构来实现策略和值函数的学习,并通过子...