Dyna-Q 算法是一个经典的基于模型的强化学习算法。如图 6-1 所示,Dyna-Q 使用一种叫做 Q-planning 的方法来基于模型生成一些模拟数据,然后用模拟数据和真实数据一起改进策略。Q-planning 每次选取一个曾经访问过的状态s, 采取一个曾经在该状态下执行过的动作a,通过模型得到转移后的状态s′以及奖励r,并根据这个...
离线策略:---不是同一个策略"""target= reward + Q[next_row, next_col].max() * 0.95value=Q[row, col, action]#时序查分计算td_errortd_error = 0.1 * (target -value)#返回误差值returntd_errordefq_planning():for_inrange(50):#随机选取一个状态-动作样本row, col, action =random.choice(l...
在Dyna-Q中,直接RL就使用Q学习(one-step tabular Q-learning)。规划算法就使用上一节提到的随机采样Q-规划算法(one-step random sample tabular Q-planning)。其实这两个算法都是一个东西,就是叫法不同。学习模型就更简单了。注意截止目前我们讨论的所有算法都是针对于表格型的问题。也就是说状态动作都是有限离...
Q‑learning算法应用于移动机器人路径规划,同时为了加快算法的收敛,在Q值初始化时引入人工势场法初始化Q值,仿真实验表明,加入规划后的算法收敛前的运行幕数会大大减少,并且规划步数越大算法收敛前运行幕数越少,但是加入规划会增加算法的时间复杂度;改进的Dyna‑Q学习算法加快了算法的收敛速度,能够高效的完成移动...
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一类用于井下路径规划问题的 Dyna_Q 学习算法 朱美强;李明;张倩 【期刊名称】《工矿自动化》 【年(卷),期】2012(038)012 【摘要】The Euclidean distance is usually used in heuristic planning of Dyna_Q-learning based on reinforcement learning tasks of goal position. But it is not suitable for these...
作为Q-learning算法的输入: (4)重复步骤(1)~步骤(3),直到获得理想的动作值函数或达到终止条件。 2、Dyna算法 之前说过学习(Learning)和规划(Planning),接下来介绍框架整合的Dyna算法,即同时包含学习过程和规划过程。在整合框架的更新价值函数的过程中,不仅使用环境模型生成的模拟经验数据: ...
N/A - DynaQ Wode 发布于2020-12-10 暂无评论 设备类型: EQ 媒体价格: 89欧元 产品状态: 暂无 详细介绍滤波和声音塑形,对于录音、混音和声音设计来说是至关重要的,但是音频中不同的动态会影响效果。这个情况下,就需要动态均衡器,来进行动态地选择性滤波处理。 DynaQ可以快速添加复杂的滤波曲线,还可以给...
对流阶段采用有限体积法计算通过单元边界的质量、动量和能量通量,通量的计算可以采用一阶精度的迎风算法或者二阶精度的Van Leer 对流算法;该阶段时间步不发生变化,保持与拉格朗日阶段一致。爆炸流场计算一般采用Van Leer对流算法,因为这种算法不仅具有二阶精度,而且具备总变差递减(T...