正如上面所说,对于连续动作空间无法直接计算概率最大的动作。DDPG定义了一个目标策略网络(对应target Actor),用来计算能够最大化Q_{\phi_{\text{targ}}}的动作。目标策略网络\mu_{\theta_{\text{targ}}}的定义方式和目标Q函数网络一样:即在训练过程中,对主策略网络(即Actor)的参数进行滑动平均。 基于目标Q函...
状态空间:由 4 个连续变量组成: 小车位置; 小车速度; 杆子角度; 杆子角速度。 动作空间:包含 2 个离散动作: 向左施加推力; 向右施加推力。 奖励函数:每个时间步杆子保持直立,奖励为 +1。 终止条件: 杆子角度过大; 小车偏离屏幕边界。 Actor-Critic 算法通过学习状态的价值函数和策略网络,能够高效地解决这一控...
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。 Trust Region Policy Optimization (TRPO): TRPO通过限制策略更新的步长,以确保每次更新都在一个可接受的范围内,从而提高算法的稳定性和收...
DDPG算法是一个很好的选择，因为它能够有效地处理连续的动作空间，这是这个环境的一个关键方面。该算法的设计允许有效地利用多个代理收集的并行经验，从而实现更快的学习和更好的收敛。就像上面介绍的Reacher 可以同时运行20个代理，所以我们可以使用这20个代理进行分享经验，集体学习，提高学习速度。完成了算法，下面我们...
Soft Actor-Critic(SAC)是一种最先进的强化学习算法,属于Actor-Critic方法的变体。它特别适合处理连续动作空间,并通过引入最大熵(Maximum Entropy)强化学习的思想,解决了许多传统算法中的稳定性和探索问题。 二、SAC 背景与核心思想 1. 强化学习的挑战 探索与利用的平衡:传统算法在初期探索新策略与后期利用已有最优策...
连续动作空间: Actor Critic 更适合处理连续动作空间,而 DDQN 主要用于离散动作空间。 样本效率: Actor Critic 通常在样本效率上优于 DDQN,因为它可以直接从环境中获取数据进行学习。 稳定性: 通过结合值函数和策略梯度,Actor Critic 在某些情况下比 DDQN 更稳定。 适应性: Actor Critic 可以更容易地适应环境的...
了解状态和动作空间对于设计有效的强化学习算法至关重要。在 Reacher 环境中,状态空间由 33 个连续变量组成,这些变量提供有关机械臂的信息,例如其位置、旋转、速度和角速度。动作空间也是连续的,四个变量对应于施加在机械臂两个关节上的扭矩。每个动作变量都是一个介于 -1 和 1 之间的实数。 任务类型和成功标准 ...
Q-learning 算法却不怎么适合解决连续动作空间的问题。因为如果动作空间是连续的,那么用Q-learning算法就需要对动作空间离散化,而离散化的结果会导致动作空间的维度非常高,这就使得Q-learning 算法在实际应用起来很难求得最优值,且计算速度比较慢。 2.1.2 Policy Gradient Policy Gradient 算法的核心思想是: 根据当前...
Actor-Critic算法是一种结合了策略梯度方法和值函数逼近的强化学习算法。它被广泛应用于连续动作空间和大规模状态空间的强化学习问题。以下是Actor-Critic算法的优点和缺点。 优点: 1. 适用于连续动作空间:Actor-Critic算法能够处理连续动作空间的强化学习问题,而不需要将连续动作离散化。这使得算法能够处理更复杂、更精细...
在本文中,我们将介绍在 Reacher 环境中训练智能代理控制双关节机械臂,这是一种使用 Unity ML-Agents 工具包开发的基于 Unity 的模拟程序。 我们的目标是高精度的到达目标位置,所以这里我们可以使用专为连续状态和动作空间设计的最先进的Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 算法。