Deep Reinforcement Learning Lane-Changing Decision Algorithm for Intelligent Vehicles Combining LSTM Trajectory Prediction 内容:这篇文章提出了一种结合长短期记忆网络(LSTM)轨迹预测的深度强化学习(DDPG)算法,用于智能车辆的自主变道决策。文章指出,传统的变道决策模型(如基于规则的方法和静态环境分析的强化学习算法)在...
最近看了一些大佬的DDPG的实现(其实都是基于莫凡大佬的那个版本),结合我自己的毕设问题,发现只是用普通的全连接网络好像不太稳定,表现也不好,于是尝试了一下试着用一直对序列数据有强大处理能力的lstm来试试(虽然这个已经有人做过了),自己手动实现了一下基于lstm的ddpg,希望各位大佬指导指导。 代码语言:javascript ...
强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG) 神经网络编程算法 在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy...
摘要:针对现有基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法的再入制导方法计算精度较差, 对强扰动条件适应性不足等问题, 在DDPG算法训练框架的基础上,提出一种基于长短期记忆-DDPG(long short term memory-DDPG, LSTM-D...
ＳＴＭ和非对称ａｃｔｏｒ ｃｒｉｔｉｃ网络的改进ＤＤＰＧ算法。该算法在ａｃｔｏｒ ｃｒｉｔｉｃ网络结构中引入ＬＳＴＭ结构，通过记忆推理来学习部分可观测马尔可夫状态中的隐藏状态，同时在ａｃｔｏｒ网络只使用ＲＧＢ图像作为部分可观测输入的情况下，ｃｒｉｔｉｃ网络利用仿真环 境的完全状态进行训练构成非对称网络，...
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 Lo...
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...
一种基于Bi‑LSTM和DDPG算法的输电线路施工设备平行控制方法及装置,方法包括:基于阶段突变策略的差分进化算法对时序注意力机制的权重进行优化,通过特征注意力机制和优化后的时序注意力机制构建Bi‑LSTM网络模型;将施工设备状态数据输入Bi‑LSTM网络模型得到施工设备状态预测结果;基于优先级的事后经验回放对DDPG算法进行...
基金 山东省自然科学基金项目(ZR2021MF072)。 关键词 深度确定性策略梯度算法 人工势场法 长短期记忆 移动机器人 局部路径规划 DDPG algorithm artificial potential field method long short-term memory mobile robot local path planning 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] 登录...
基于深度确定性策略梯度的星地融合网络可拆分任务卸载算法 为解决低轨卫星网络中星地链路任务卸载时延长的问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的星地融合网络可拆分任务卸载算法.针对不同地区用户建立了星地融合网络... 宋晓勤,吴志豪,赖海光,... - 《通信学报》 被引量: 0发表: 2024年 基于混合深度强...