-1)returnxclassddpg_lstm(nn.Module):def__init__(self):super(ddpg_lstm,self).__init__()self.miu_net=A_net()self.miu_pie=A_net()self.Q_net=C_net()self.Q_pie=C_net()self.optim_miu=optim.SGD(self.miu_net.parameters(),lr=lr_miu,momentum=0.5)self.optim_Q=optim.Adam(self.Q_...
相关工作请参阅第 2.4 节介绍的 1991 年的后续工作 [PLAN3](以及类似的 [NAN1])。 25 年后,DeepMind 提出了该方法的一种变体「确定性策略梯度算法」(Deterministic Policy Gradient algorithm,DPG)[DPG][DDPG]。 15. 用网络调整网络 / 合成梯度(1990) 1990 年,我提出了各种学着调整其它神经网络的神经网络 ...
本发明涉及一种基于LSTMDDPG的部分任务卸载及资源分配算法,包括:创建一个进行部分任务卸载和资源分配的车联网MEC网络模型;将部分任务卸载以及资源分配问题转化为强化学习模型;将LSTM神经网络引入到DDPG算法的演员网络及评论家网络中.与现有的基于DRL的算法相比,本发明的基于LSTMDDPG的移动边缘计算算法来解决任务卸载和资源...
摘要 本发明涉及一种基于LSTM‑DDPG的部分任务卸载及资源分配算法,包括:创建一个进行部分任务卸载和资源分配的车联网MEC网络模型;将部分任务卸载以及资源分配问题转化为强化学习模型;将LSTM神经网络引入到DDPG算法的演员网络及评论家网络中。与现有的基于DRL的算法相比,本发明的基于LSTM‑DDPG的移动边缘计算算法来解决任...
本公开提出了基于DDPG和LSTM的无地图机器人路径导航方法及系统,包括如下步骤:获取机器人的当前的状态信息及目标位置信息;将状态信息及目标相对位置输入至训练好的DDPG‑LSTM模型中输出最优可执行动作数据,使得机器人完成无碰撞的路径导航;将深度确定性策略梯度算法和
移动边缘计算中基于DDPG的任务卸载算法研究 提出一种基于DDPG的任务卸载决策和资源分配算法OADDPG.在该环境中,考虑边缘服务器的资源存在限制且可以并行处理多个任务,之后以由移动设备能耗与任务处理时延构成的... 农望 - 《广西大学》 被引量: 0发表: 2022年 基于DDPG的MEC视频任务卸载算法 近年来移动边缘计算(Mobil...
25 年后,DeepMind 提出了该方法的一种变体「确定性策略梯度算法」(Deterministic Policy Gradient algorithm,DPG)[DPG][DDPG]。 15. 用网络调整网络/合成梯度(1990) 1990 年,我提出了各种学着调整其它神经网络的神经网络 [NAN1]。在这里,我将重点讨论 「循环神经网络中的局部监督学习方法」(An Approach to Local...
基于APF-LSTM-DDPG 算法的 移动机器人局部路径规划 李永迪, 李彩虹, 张耀玉, 张国胜, 周瑞红, 梁振英 ( 山东理工大学 计算机科学与技术学院, 山东 淄博 255049) 摘 要: 针对深度强化学习算法存在训练时间长、收敛速度慢的问题,将深度确定性策略梯度 ( deep deterministic policy gradient,DDPG) 算法和人工势场( ...
25 年后,DeepMind 提出了该方法的一种变体「确定性策略梯度算法」(Deterministic Policy Gradient algorithm,DPG)[DPG][DDPG]。 15. 用网络调整网络/合成梯度(1990) 1990 年,我提出了各种学着调整其它神经网络的神经网络 [NAN1]。在这里,我将重点讨论 「循环神经网络中的局部监督学习方法」(An Approach to Local...
25 年后,DeepMind 提出了该方法的一种变体「确定性策略梯度算法」(Deterministic Policy Gradient algorithm,DPG)[DPG][DDPG]。 15. 用网络调整网络/合成梯度(1990) 1990 年,我提出了各种学着调整其它神经网络的神经网络 [NAN1]。在这里,我将重点讨论 「循环神经网络中的局部监督学习方法」(An Approach to Local...