使用深度强化学习预测股票:DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN对比和代码示例 深度强化学习可以将深度学习与强化学习相结合:深度学习擅长从原始数据中学习复杂的表示,强化学习则使代理能够通过反复试验在给定环境中学习最佳动作。通过DRL,研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型,理解复杂的市场动态,并对股票购买...
Application of Dueling-DQN in Air Conditioning Control for Energy Saving L E E C h u n -Hsiang 1, LI Z h a o -F e n g 1, Y A N G Sai -Sai 1, T A O H o n g -F e n g 1, Y A O H u i 1, W U C h a o 2 '(Research Institute of Big Data, ...
DDQN的收敛速度大约是DQN的10%左右。虽然这些改进在当前环境中可能并未带来显著性能提升，但考虑到实际应用中任务复杂性的多样性和难度，这些方法在面临更加复杂的环境时可能展现出更大的优势。
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...
深度强化学习可以将深度学习与强化学习相结合:深度学习擅长从原始数据中学习复杂的表示,强化学习则使代理能够通过反复试验在给定环境中学习最佳动作。通过DRL,研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型,理解复杂的市场动态,并对股票购买、销售或持有做出明智的决策。
可以看到Double DQN要更高一些。这和Double Deep Q-Network的介绍: (DDQN)通过使用两个神经网络来分别估计当前策略选择的动作和目标 Q 值的最大动作,有效解决了传统 DQN 中的 Q 值过高估计问题,提高了在离散动作空间下的强化学习性能...