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:...
Dueling DQN算法实现过程是指在深度强化学习中,通过将动作价值函数和状态价值函数作为两个竞争对手,并使用神经网络解决它们之间的竞争来提高决策质量的实现步骤。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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...
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,Q(s,a)Q(s,a) 的值既和 State 有关,又和 action 有关,但是这两种 “有关” 的程度不一样,或者说影响力不一样,而我们希望能反映出两个方面的差异。 Dueling-DQN 算法从网络结构上改进了DQN,神...
前面提到模仿学习模型(IL model)的主要作用是“预训练”,即先基于监督学习范式训练得到1个初始模型,后续基于这个模型热启训练Dueling DQN模型。因此,模仿学习模型的结构跟后续的RL模型是完全一致的。 输入层:来自环境返回的状态信息,总共538维; 特征抽取层:batch-normalization(调整特征的数据分布)、FC-256(全连接层;...
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...
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 Double DQN Dueling Double Deep Q-Network (Dueling DDQN) 是一种结合了两种技术的强化学习算法:Dueling网络结构和Double DQN。它旨在进一步提高 Q-Learning 的效率和稳定性,特别是在处理离散动作空间的问题时非常有效。 def train_dddqn(env, epoch_num=50): """ <<< Double DQN -> Dueling Double ...
Dueling DQN 是 DQN 另一种的改进算法,它在传统 DQN 的基础上只进行了微小的改动,但却能大幅提升 DQN 的表现。在强化学习中,我们将状态动作价值函数 减去状态价值函数 的结果定 义为优势函数 ,即 。在同一个状态下,所有动作的优势值之和为 0 ,因为所有动作的动作价值的期望就是这个状态的状态价值。据此,在...