完整代码地址强化学习——Double DQN 代码地址,劳烦点个star可好?在此谢谢了 二、Dueling DQN 算法 1、算法简介 在DQN算法中,神经网络输出的 Q 值代表动作价值,那么单纯的动作价值评估会不会不准确?我们知道, Dueling-DQN 算法从网络结构上改进了DQN,神经网络输出的动作价值函数可以分为状态价值函数和优势函数,即:...
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...
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(...
其中,DQN的损失函数如下所示,整体上还沿用了Q-learning更新Q值的思想,只是引入了1个新的拟合目标,模型映射出来的Q值跟算出来的目标Q值y之间的差距要越小越好。 DQN通过引入神经网络解决了Q-learning的缺陷,在前几年一度非常火。但是,DQN的优化目标本质是靠当前模型算出来(动作的选取/评估依赖同1个模型,既当运动员...
DoubledQN的更新过程如下: -在每个时步t,选择动作a_t,同时用主网络计算此动作的Q值Q(s_t, a_t)。 -选择下一个状态s_(t+1)和最优的下一个动作a_(t+1)。 -用目标网络估计Q值: Q_target = Q_target_network(s_(t+1), argmax_a(Q_main_network(s_(t+1), a))。 -计算目标Q值: Q_target...
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。
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。
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...
Energy Saving Optimization of Train Operation Timetable Based on a Dueling DQN Algorithm 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 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)...