简单来说,Actor-Critic算法是一种结合了策略梯度和值函数更新的强化学习方法。它由两个主要部分组成:Actor和Critic。Actor负责根据当前状态选择合适的动作,而Critic则负责评估状态和动作的值函数。通过将这两个部分结合起来,Actor-Critic算法能够高效地处理连续动作空间和复杂环境。 在具体应用方面,Actor-Critic算法已经广泛...
在实验过程中,我们发现,Actor-Critic算法的收敛速度并不快,另外收敛过程波动也比较大,导致这种现象的主要原因在于,在Actor-Critic算法中,估计Q值的网络Critic网络存在高估Q值的现象,这使得它的收敛比较困难。改进的方案是可以增加一个用以阶段性保存Q值的Target-Critic网络,这样能延缓Q值的高估,另外再增加一组对偶的Actor...
第6章 深度Q网络和Actor-Critic的结合 6.1 简介 深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)算法是一种经典的离线策略方法。 它将Q-Learning算法与深度神经网络相结合,实现了从视觉输入到决策输出的端到端学习。然而, 虽然深度Q网络的输入可以是高维的状态空间,但是它只能处理离散的、低维的动作空间。对于连续的、高维的动作...
梳理soft actor critic代码实现,快速理解与应用 此次代码示例的适用场景为一维连续动作空间的任务。 定义一个策略网络θa,两个状态值网络θc和θc−,一个动作值函数网络θq 策略网络的输入为状态s,输出为高斯分布的均值μ和标准差的对数logσ(可以设定上下界,进行截断)。
论文公式(3)中:V(st)=Eat∼π[Q(st,at)−logπ(at∣st)]其中求期望的分布下标π是当前...
将人工智能应用于兵棋推演的智能战术兵棋正逐年发展,基于Actor-Critic框架的决策方法可以实现智能战术兵棋的战术行动动态决策.但若Critic网络只对单算子进行评价,多算子之间的网络没有协同,本方算子之间各自行动决策会不够智能.针对上述方法的不足,提出了一种基于强化学习并结合规则的多智能体决策方法,以提升兵棋推演的智...
基于图注意力的分布式Actor-critic算法在无人机自组织网络中的应用软件是由金万杨著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0705989,属于分类,想要查询更多关于基于图注意力的分布式Actor-critic算法在无人机自组织网络中的应用软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
资源简介 Actor-Critic简单应用例子,连续状态空间,离散动作 代码片段和文件信息 clc; clear; figure(8); par=zeros(1100); par2=zeros(1100); time=zeros(1100); sstep=zeros(1100); for j=1:1 disp(‘---‘); episodes=100; theta=zeros(541); distance=0; v=zeros(271); gamma=0.9; lambda=0.5...
虽然效果还是很烂。反正先把激活函数换成sigmoid，学习率调到很低再慢慢调大试试会好一些 ...
关于集中式训练分布式执行,以下说法不正确的是A.该框架相当于通过critic来与其他智能体交换信息B.critic处理全局信息,actor处理局部观察C.该框架难以应用于