操作使得估计的值函数比值函数的真实值大,因为DQN是一种off-policy的方法,每次学习时,不是使用下一次交互的真实动作,而是使用当前认为价值最大的动作来更新目标值函数,(注:对于真实的策略来说并在给定的状态下并不是每次都选择使得Q值最大的动作,所以在这里目标值直接选择动作最大的Q值往往会导致目标值要高于真实值...
1小时居然就跟着博士搞懂深度强化学习DQN算法原理及实例演示,Double DQN和Dueling DQN运用神经网络来近似Q值函数,使算法能够在高维状态下运行共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、1、AI学习路线图、2 目标函数与公式解析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
一、Double DQN 算法 1、算法介绍 DQN的问题有:目标 Q 值(Q Target )计算是否准确?全部通过 maxQmaxQ 来计算有没有问题?很显然,是有问题的,这是因为Q-Learning 本身固有的缺陷---过估计 过估计是指估计得值函数比真实值函数要大,其根源主要在于Q-Learning中的最大化操作,对于 TD Target: r+γmaxa′^Q(...
深度Q网络(deep Q-network,DQN)是指基于深度学习的Q学习算法,主要结合了价值函数近似与神经网络技术,并采用目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。 神经网络是最好的函数逼近器 由于神经网络在建模复杂函数方面非常出色,我们可以使用神经网络(我们称之为深度Q网络)来估计这个Q函数。 此函数将状态映射到可以从该状态...
强化学习代码实战-06 Dueling DQN 算法 引入优势函数A,优势函数A = 状态动作价值函数Q - 状态价值函数V。 在同一状态下,所有动作的优势值为零。因为,所有的动作的状态动作价值的期望就是状态价值。 实现代码: importrandomimportgymimporttorchimportnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfromIPythonimport...
Dueling DQN的更新过程和DQN类似,只是在计算Q值时采用了Dueling结构。 对于实现DoubledQN和Dueling DQN的agent,可以使用深度学习库(如TensorFlow或PyTorch)来构建神经网络,并通过优化算法(如梯度下降法)来更新网络参数。同时,还需要考虑经验回放机制和ε-greedy策略等技术来增加训练的稳定性和探索能力。具体实现过程会依据编...
和前面所讲的各种DQN算法不同,Dueling DQN将整个模型结构分成了两个部分,一个为状态值函数V,一个为优势函数A 式子如下: 考虑到具体参数 W是公共部分的网络参数,α是V网络的参数,β是A网络的参数。 Dueling DQN中,输出结果变成Q=V+A,因为有时候在某种state,无论做什么动作,对下一个state都没有多大的影响,所...
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...
摘要 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...展开更多 Subway traction energy consumption can be reduced by optimizing subway timetables.To solve the problem...
Double DQN Double Deep Q-Network (DDQN) 是一种用于强化学习中的深度学习算法,特别是在处理离散动作空间的 Q-Learning 问题时非常有效。DDQN 是对传统 Deep Q-Network (DQN) 的一种改进,旨在解决 DQN 在估计 Q 值时可能存在的过高估计(overestimation)问题。