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...
通过优化地铁时刻表可有效降低地铁牵引能耗.为解决客流波动和车辆延误对实际节能率影响的问题,提出列车牵引和供电系统实时潮流计算分析模型和基于Dueling Deep Q Network(Dueling DQN)深度强化学习算法相结合的运行图节能优化方法,建立基于区间动态客流概率统计的时刻表迭代优化模型,降低动态客流变化对节能率的影响.对预测Q网...
Here, the Dueling Double Deep Q-networks are acted as an end-to-end decision control system, in which IoT malware propagataion environment is used as the input to obtain the failure or success experience to update the network parameters, followed by making the optimal decision output. ...
D3QN(Dueling Double DQN)。Dueling DQN 与Double DQN 相互兼容,一起用效果很好。简单,泛用,没有使用禁忌。 在论文中使用了D3QN应该引用DuelingDQN 与 DoubleDQN的文章。 只需将DuelingDQN中的loss计算方式修改为DoubleDQN的方式即可。 # Epsilon_Greedy_Exploration# MAX_Greedy_UpdateclassDueling_DQN:def__init__...