1:所有规划算法都以计算值函数作为策略改进的中间关键步骤 2:所有规划算法都可以通过基于模型产生的模拟经验来计算值函数 二、Dyna-Q结构及其算法 Dyna-Q架构包含了在线规划Agent所需要的主要功能,该架构讲学习和规划有机地结合在一起,是有模型和无模型方法的融合,其数据来源包括基于真实环境采样的真实经验以及基于模拟...
选取一个动作defget_action(row, col):#以一定的概率探索ifrandom.random() < 0.1:returnnp.random.choice(range(4))#返回当前Q表格中分数最高的动作returnQ[row, col].argmax()#计算当前格子的更新量(当前格子采取动作后获得的奖励,来到下一个格子及要进行的动作)defupdate(row, col, action, ...
Dyna-Q算法也是非常基础的基于模型的强化学习算法,不过它的环境模型是通过采样数据估计得到的。 强化学习算法有两个重要的评价指标:一个是算法收敛后的策略在初始状态下的期望回报,另一个是样本复杂度,即算法达到收敛结果需要在真实环境中采样的样本数量。基于模型的强化学习算法由于具有一个环境模型,智能体可以额外和环...
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...
阿里云为您提供专业及时的算法dyna-q的相关问题及解决方案,解决您最关心的算法dyna-q内容,并提供7x24小时售后支持,点击官网了解更多内容。
12月30日晚19点30分,在技术邻平台免费直播教学,本人id浩雨。主要内容包括:复杂模型的SPH粒子生成方法; SPH-FEM耦合关键字设置;弹丸侵彻靶板案例讲解;爆炸与冲击领域的应用。报名参加可在现场领取相关资料和K文件,并且可以参与现场抽奖获得优质学习资料及视频课程。直
摘要:四门两盖是乘用车的重要组成部分,车门作为重要构件,应当具备足够的刚度强度和抗振性能,本文利用LS-DYNA 隐式算法对其进行有限元仿真分析计算,为车门设计验证提供可靠的理论依据。 1 引言 车门是车身的重要组成部分,当车门刚度不足,容易造成车门开启困难、密封不...
LS-DYNA 程序中提供了简单平均算法、体积加权算法、等参算法、等势算法以及混合算法等用于ALE 运动网格位置的确定。但由于爆炸流场计算过程中,爆炸产物和空气界面存在很大的压力和密度梯度,采用以上任何一种算法都会产生异常小的界面网格,从而导致计算无法正常进行。因此爆炸流场计...
class DynaQ: """ Dyna-Q算法 """ def __init__(self, ncol, nrow, epsilon, alpha, gamma, n_planning, n_action=4): self.Q_table = np.zeros([nrow * ncol, n_action]) # 初始化Q(s,a)表格 self.n_action = n_action # 动作个数 self.alpha = alpha # 学习率 self.gamma = gamma...
算法流程图如下 二、在扫地机器人中实战 在扫地机器人环境中,分别用n=10,n=30的Dyna-Q算法和优先遍历算法进行训练,将到达垃圾状态和充电状态的迁移奖赏均设置为+1,其他情况迁移奖赏均设置为-0.1,参数为0.9,但是学习率为0.1. 实验结果表明:在除了到达垃圾和充电状态之外,其他奖赏都为负值的情况下,优先遍历算法运行...