本文提出了一种基于改进PER-DDPG的智能船舶动力学非参数化建模方法,旨在快速获得有效且准确的三自由度船舶操纵运动非参数模型。🔍 该方法充分利用了深度确定性策略梯度算法(DDPG)和优先经验回放机制(PER)的优势。通过提高样本利用率,PER机制增强了智能体对船舶整体运动机理的理解。同时,将深度强化学习(DRL)旨在最大化...
经验回放还涉及到计算目标Q值的过程。 除了上述标准的经验回放机制外,还有基于优先级的经验回放(Prioritized Experience Replay, PER),它根据每条经验的重要程度赋予不同的权重。具体来说,PER通常依据TD误差大小来衡量经验的重要性,并据此调整抽样概率pi: 此外,为了保证公平性,还需要引入重要性采样权重wi来纠正由于非均匀...
We used the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) variant, which adapts to continuous data and improves the secrecy rate by considering, in the algorithm, the best sample obtained via a Prioritized Experiment Replay (PER).Lammari, Amina...
We used the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) variant, which adapts to continuous data and improves the secrecy rate by considering, in the algorithm, the best sample obtained via a Prioritized Experiment Replay (PER). 展开 会议名称: International Conference on Computing Systems and ...
（4）优先经验回放（prioritized experience replay，PER）：使用一个非均匀概率从回放缓冲区中进行数据采样...
(3)多个分布式并行演员:D4PG使用$K$个独立的演员并行收集训练数据并存储到同一个回放缓冲区中。 (4)优先经验回放(prioritized experience replay,PER):使用一个非均匀概率从回放缓冲区中进行数据采样。
(4)优先经验回放(prioritized experience replay,PER):使用一个非均匀概率从回放缓冲区中进行数据采样。 本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2023-06-28,如有侵权请联系cloudcommunity@tencent.com删除 强化学习 基础 面试
<sec>目的为了实现更加安全,高效的海上交通,提出一种基于改进的深度确定性策略梯度(DDPG)算法的无人船自主避碰决策方法.</sec><sec>方法针对传统DDPG算法数据利用率低,收敛性差的特点,利用优先经验回放(PER)自适应调节经验优先级,降低样本的相关性,并利用长短期记忆(LSTM)网络提高算法的收敛性.基于船舶领域和《国际...
切换阈值等动态信息构建越区切换模型.同时针对算法时间成本复杂度及稳定性,采用优先经验回放深度确定性策略梯度(Prioritized Experience Replay-Deep Deterministic Policy Gradient,PER-DDPG)算法,将列车状态空间信息传输至PER-DDPG网络中进行优化分析.结果表明基于PER-DDPG算法优化后的列车越区切换模型使用该算法时间计算成本...
(3)多个分布式并行演员:D4PG使用$K$个独立的演员并行收集训练数据并存储到同一个回放缓冲区中。 (4)优先经验回放(prioritized experience replay,PER):使用一个非均匀概率从回放缓冲区中进行数据采样。 更多优质内容请关注公号:汀丶人工智能