YtDQN≡Rt+1+γmaxaQ(St+1,a;θt−)(4) DQN引入了experience replay和target network两个创新点,前者不过多阐述,后者则凸显了与standard Q-learning之间的区别(见(3)与(4)的区别),即TD target是由target network计算的,target network的参数为 θt− ,每隔C
一种基于dqn算法的区域自动发电动态控制方法 一种基于dqn算法的区域自动发电动态控制方法 在电力系统自动化控制领域，区域发电功率的动态调节直接影响电网稳定性和供电质量。传统控制方法依赖固定参数和人工经验，难以适应复杂多变的负荷波动与新能源接入场景。这里介绍一种基于深度强化学习的动态控制框架，通过实时感知电网...
深度Q 学习(DQN)是经典 Q 学习算法的变体,有 3 个主要贡献:(1)深度卷积神经网络架构用于 Q 函数近似;(2)使用小批量随机训练数据而不是在上一次经验上进行一步更新;(3)使用旧的网络参数来评估下一个状态的 Q 值。DQN 的伪代码(复制自 Mnih et al. [2015])见算法 1。深度卷积架构提供一个通用机制从图像...
网络更新频率也是关键参数，原始 DQN 实现每 4 个环境步骤执行一次梯度下降，这加快了训练速度并有助于经验内存更相似于当前策略的状态分布。研究中还强调了 DQN 性能波动的问题，即两个网络在相同输入下可能得出不同且相差较大的 Q 值。这表明在运行算法时可能会遇到性能不稳定的情况。解决这一问题的...
总体来看,DQN 算法在求解时间上随问题规模变化而产生的波动较小,具有更加稳定的求解性能,可实现高效寻优。关键词:支线集装箱船运输;航线规划;集装箱配载;深度强化学习;DQN 算法中图分类号:U695.2+2文献标识码:A doi :10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.06.015 Coordinated Optimization Method for Feeder ...
使用DQN算法实现游戏智能 刚刚举行的 WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会上,PaddlePaddle 发布了 PARL 1.1 版本,这一版新增了 IMPALA、A3C、A2C 等一系列并行算法。作者重新测试了一遍内置 example,发现卷积速度也明显加快,从 1.0 版本的训练一帧需大约 1 秒优化到了 0.15 秒(配置:win8,i5-6200U,GeForce-940M...
DQN算法原文链接:2013版(arxiv)2015版(nature) 二、算法原理 强化学习是一个反复迭代的过程,每一次迭代要解决两个问题:给定一个策略求值函数,和根据值函数来更新策略。 DQN使用神经网络来近似值函数,即神经网络的输入是state s,输出是Q(s,a),∀a∈A (action space)。通过神经网络计算出值函数后,DQN使用ϵ...
na lo fC h i ne s eAg r i cu l t u r a lMe chan i z a t i on DOI:10.13733/ c am.i s sn.2095 5553.2023.08.027 j.j Vo l .44 No .8 年 Aug.2 02 3 202 3 李航,廖映华,黄波 .基于改进 DQN 算法的茶叶采摘机械手路径规划[J].中国农机化学报,2023,44(8):198-205 L ...
DQN 几乎在所有的游戏上超越了之前的强化学习方法,并在大部分游戏上比人类表现更好。随着更多的研究人员用深度强化学习方法解决强化学习问题,并提出替代性算法,DQN 论文的结果经常被用作展示进步的基准。因此,实现 DQN 算法对复现 DQN 论文结果和构建原算法都很重要。
这篇文章是2013年的文章,非常的经典,引用量过万,它提出了第一个成功直接从高维感官输入中学习控制策略的深度学习模型,该模型使用强化学习。该模型是一个卷积神经网络,采用Q学习的变体进行训练,其输入是原始像素,输出是估计未来奖励的值函数。我们将我们的方法应用于