actor-critic算法结合了value-based和policy--based两两类强化学习算法,actor-critic属于单步更新算法 actor的前身是policy gradient,他可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value...
Critic网络结构 [300,200] Actor网络结构 [64,32] 学习率初始值 0.001 此外,模型优化器选择Adam,激活函数选择Relu函数,共训练 5\times10^{5} 步,模型训练结果如图4 图4 模型训练结果图 图4(a)是模型学习率,模型设置学习率衰减防止因为学习率过大导致模型不收敛;图4(c)和图4(d)分别Actor网络和Critic网络的...
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第二个是Non-linear mixing, 即通过去掉mixing network中的隐藏层达到,命名为QMIX-Lin,第三个是对比使用全局state和Non-linear mixing的效果,通过向VDN中sum of the local Q-values加入state-dependent term得到,在三个地图(3m, 2s_3z, 3s_5z)上的对比结果如下图:...
lec-6-Actor-Critic Algorithms 从PG→Policy evaluation 更多样本的均值+Causality+Baseline 减少variance 只要拟合估计Q、V:这需要两个网络 Value function fitting(即策略评估) 近似: MC evaluation 一种更好的方法:自举 从evaluation→AC 拟合V进行评估,提升policy ...
首先放视频链接李宏毅老师深度强化学习课程 Actor-Critic算法简介 这是一种policy based和value based方法的结合。首先复习一下加了discount和baseline的policy gradient算法: ∇Rˉθ≈1N∑n=1N∑t=1Tn(∑t′=tTnγt′ ... 查看原文 强化学习(二)A3C算法详解,从policy gradient到Asynchronous Advantage Actor-cr...
图3本发明的方法流程图。 具体实施方式 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明,但本发明要求保护的范围并不局限于下述具体实施例。 如图1所示,一种基于actor-critic深度强化学习的soc服务质量保障系统,包括用户任务生成器、多个资源池、多个资源池任务最佳分配模块、业...
参照图1～图3,一种基于actor-critic深度强化学习的同心管机器人控制方法,包括以下步骤: 1)根据图1,利用静力学平衡法建立了同心管机器人运动学模型,并根据刚度要求和稳定性判据设置同心管的几何参数和力学参数,使系统满足刚度主宰且避免发生非线性分岔: 其中l为机器人预弯曲部分的总长度,r为任意相邻同心预弯管的曲率...
图1为本发明实例的一种基于Actor-Critic的类集成测试序列生成方法的流程图。 S1定义目标任务。Actor-Critic是以运动员和裁判之间的相互博弈为理论基础,Actor网络在特定状态下做出特定动作,相应的,Critic网络对Actor网络的动作进行评价。定义Actor-Critic任务的目标就是找到一组最优的动作序列,使所获得的总体测试桩复杂度...
1.一种基于 Actor-Critic 深度强化学习的同心管机器人控制方法,其特征在于,所述方 法包括以下步骤: 1)利用静力学平衡法建立了同心管机器人运动学模型,并根据刚度要求和稳定性判 据设置同心管的几何参数和力学参数,使系统满足刚度主宰且避免发生非线性分岔: 其中L 为机器人预弯曲部分的总长度,r 为任意相邻同心预...