这里的h-DQN是一种hierarchical deep reinforcement learning方法。 原文传送门: Kulkarni, Tejas D., et al. "Hierarchical deep reinforcement learning: Integrating temporal abstraction and intrinsic motivation." Advances in neural information processing systems. 2016. 特色: 有一类比较困难的强化学习问题,其环...
前面提到DQN中的CNN作用是对在高维且连续状态下的Q-Table做函数拟合,而对于函数优化问题,监督学习的一般方法是先确定Loss Function,然后求梯度,使用随机梯度下降等方法更新参数。DQN则基于Q-Learning来确定Loss Function。 Q-Learning的更新公式: DQN的Loss Function为: 其中θ 是网络参数 目标为 显然Loss Function是基...
本发明公开一种基于DQN算法原理的工作流调度方法.本发明属于办公自动化领域,用于OA工作流的优化.所述工作流调度系统分为工作流实例处理模块,状态观测模块,双DQN训练模块,智能化综合调度模块四大部分.所述工作流调度系统对OA系统业务流转过程提供辅助办公提示——包括流转决策以及办理优先级,最终达到提升办公效率和质量的目...
一种基于改进深度Q网络算法的移动机器人路径规划 针对深度Q网络(deep Q-network,DQN)算法收敛速度慢,规划路径不平滑及样本利用率低的问题,对其进行了改进.首先,在DQN算法的动作引导策略中引入了改进的人工势场引力函... 臧强,徐博文,李宁,... - 《中国科技论文》 被引量: 0发表: 2023年 基于记忆优化机制的改...
了协同进化思想,使加工顺序,机器选择和速度等级选择三段子码合作竞争,共同进化;提出了基于DQN强化学习的局部搜索算子推荐机制,选配与当前车间运行状态更契合,更有利于节能降耗的局部搜索算子;设计了基于归档集,利用交叉操作的重启策略,推动算法跳出局部最优.实验结果表明所提出算法在能耗指标和稳定性方面显著优于对比算法....
卫星网络具有高动态性,节点处理能力不足,流量负载不均等问题.现有的地面路由算法并不能很好的解决卫星网络存在的问题.针对此问题,提出一种改进Dueling DQN的低轨卫星路由算法.首先,在路由算法中引入决斗网络的思想;然后在经验回放进行改进,将随机经验采样和优先经验采样进行融合,设置分层采样方法来进行采样;最后对网络进...