2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning,采用优势函数advantage function,使Dueling DQN在只收集一个离散动作的数据后,能够更加准确的去估算Q值,选择更加合适的动作。Double DQN,通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值,从而消除Q值过高估计的问题。D3QN(Dueling Double DQN)则...
2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning,采用优势函数advantage function,使Dueling DQN在只收集一个离散动作的数据后,能够更加准确的去估算Q值,选择更加合适的动作。Double DQN,通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值,从而消除Q值过高估计的问题。D3QN(Dueling Double DQN)则...
Double DQN,通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值,从而消除Q值过高估计的问题。D3QN(Dueling Double DQN)则是结合了Dueling DQN和Double DQN的优点。 1. Dueling DQN 决斗(Dueling)DQN,网络结构如图1所示,图1中上面的网络为传统的DQN网络。图1中下面的网络则是Dueling DQN网络。Dueling DQN网络与传统的DQN网络结构的...
D3QN即 Dueling DoubleDQN。先按上面的提示,选择一个略微冗余的Q Netwrok,详见上面的【在off-policy算法中常见的超参数】,然后从默认值0.1 开始调整 epsilon-Greedy的探索概率 epsilon,详见上面的【epslion-Greedy 策略】 TD3特有的超参数 探索噪声方差 exploration noise std 策略噪声方差 policy noise std 延迟更新...
【置顶评论附下载链接】4.8 Dueling_DQN训练simulink倒立摆连续动作空间离散化控制应用—python和matlab联合深度强化学习 2.9万 122 0:37 App 两款游戏的不知火舞,哪一个更有感觉? 2474 -- 6:34 App 【置顶评论附下载链接】4.2 DDPG训练Simulink倒立摆—python和matlab联合深度强化学习 310 -- 3:31 App 【置顶评...
tensorflowkerasopenai-gymopenaidqndeeprld3qndqn-tensorflowopenai-pongduelingdqnpong-v4 UpdatedAug 11, 2021 Python This is a Deep Reinforcement Learning solution for the Lunar Lander problem in OpenAI Gym using dueling network architecture and the double DQN algorithm. ...
结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(Dueling-Double-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计,训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知,搜索,判断,决策,最终寻得目标函数最优的线路方案....
在执行1000轮后,业内常用遗传算法和dueling double dqn的运算结果如图6所示,训练好的网络在进行计算的时候,计算进行到400步的时候,ssa-d3qn的收敛性已经满足精度要求,并且之后趋于平稳,震荡趋势不明显。遗传算法则在900步左右达到最优值,loss值趋近2000左右,明显高于d3qn。经验证,遗传算法在运行2000步之后,有几率将los...
为解决上述大规模HFS实时调度难题,本文利用深度学习技术强大的理解表达能力以及强化学习准确的决策能力,以缩短最大完工时间为目标,提出了一个DuelingDoubleDQN(D3QN)算法实时调度框架。框架内容包括:(1)首先,针对制造车间同类型生产资源对象,使用资源Petri网压缩建模为ManufacturingPetriNet(MPN)模型。在MPN基础上,设计多...
6.深度强化学习d3qn是一种新型深度强化学习算法,结合了double dqn和dueling dqn的优点,在传统dqn算法中做了改进。本发明设计的基于dq3n算法的无功优化控制模型可以在大规模dg接入的背景下对多目标的主动配电网模型做综合优化。 7.具体地,本发明提出一种基于d3qn的主动配电网多目标无功控制方法,所述方法包括以下步骤:...