Value Function Actor Policy V/Q/A/TD error reward state Critic Environment action
近期,GoogleAI 与加州大学柏克莱分校合作研发一种新的强化学习演算法 Soft Actor-Critic(SAC)。这是一种稳定、高效的深度强化学习演算法,高度符合机器人实验的需求,也非常适合真实世界的机器人技能学习。重点是,SAC 的学习效率够高,可在数小时内学会解决真实世界的机器人问题,且同一套超参数可在多种不同环境工作。
本论文的贡献在于设计了一种端到端的多智能体导航分散控制方案,该方案利用 GNN 来防止智能体间的冲突和死锁。贡献包括开发、模拟和评估优势参与者-评论家 (A2C) 强化学习算法的性能,该算法采用参与者和评论家网络进行训练,分别同时近似策略函数和价值函数。这些网络是使用 GNN 框架实现的,用于在模拟的二维环境中由 ...
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!