基于PPO算法的集群多目标火力规划方法 秦湖程, 黄炎焱, 陈天德, 张寒 南京理工大学自动化学院 摘要:针对高动态战场态势下防御作战场景中的多目标火力规划问题,提出一种基于近端策略优化算法的火力规划方法, 以最大化作战效能为目标, 从...
为了解决这一问题,本文将探讨基于PPO的自适应PID控制算法的研究。 一、PPO算法简介 PPO(Proximal Policy Optimization)是一种基于优势函数的近端策略优化算法。与传统的强化学习算法相比,PPO算法具有更高的采样效率和稳定性。该算法通过近端近似策略优化的方式,实现对策略参数的更新。由于其较好的性能表现,PPO算法被广泛...
该算法首先通过卷积网络层提取特征;其次采用注意力机制突出状态中重要的关键信息;再次通过LSTM网络提取数据的时域特性;最后基于Actor-Critic结构的PPO算法进行策略学习与训练提升。基于Gym-Minigrid环境设计了两项探索任务的消融与对比实验,实验结果表明ARPPO算法较已有的A2C算法、PPO算法、RPPO算法具有更快的收敛速度,且AR...
摘要：针对现有物联网(IoT)环境温度预测方法存在的预测精度低以及预测结果存在滞后性的问题，提 出了一种基于优化的近端策略优化(PPO)算法和AC (Actor-Critic)网络的IoT 环境温度预测模型(PPO- AC)。模型结合AC 强化学习网络构建用于温度预测的双网络模型，并采用优化的PPO 算法动态选择 损失函数。最后，采用Kaggle...
在之前的文章里介绍了 PPO 之 Clipped Surrogate Objective 篇[1],提出了现有方法存在方差较大的缺点,今天我们介绍一下如何使用 GAE(Generalized Advantage Estimation)进行改进。 回顾 上文提到的 Surrogate Objective[2]: 我们的目标是使得这个期望回报最大。 算法描述 如果一次 rollout 的回报均值是 100,一次的是 ...