,a,r)输入到d3qn-per模型进行训练,首先,利用double dqn思想,预测网络负责选择动作,目标网络计算目标q值,计算时间差分误差td-error,进而更新优先级p,初始化时预测神经网络θ和目标神经网络参数θ-相同,即θ-=θ;如式(13)和式(14)所示; [0065] 目标q值: [0066] 时间差分误差td-error: [0067][0068]s3.1.5 ...
本发明公开了基于D3QNPER移动机器人路径规划方法,首先进行环境建模,设计完整实验环境;利用移动机器人上的单线激光雷达对所处于当前环境进行观察,并提取出移动机器人所处于当前环境中的所有障碍物信息So;利用移动机器人运动学模型,将全局坐标系下的移动机器人自身状态信息SR,目标位置以及步骤S1.1提取的所有障碍物信息So变换...
这样即使V和A都分别加减同样的的常数,最终的结果也不会相同。 3.3 D3QN D3QN(Dueling Double DQN)是结合了Dueling DQN和Double DQN的优点。 4 Experience replay/Prioritied Experience replay 优先经验回放实质上就只是在经验回放做了一点小小的改动,就只是给了每条经验一个衡量指标“TD-error”,然后在使用这个经验后...
The UCAV is trained using the dueling double deep Q network algorithm with priority experience replay (PER-D3QN). Furthermore, the trained UCAV decision-making network is utilized to construct a zero-sum Markov game model in air combat. The optimal maneuvering strategy for both UCAVs is ...