Proximal Policy Optimization (PPO) 是一种平衡探索与利用的强化学习算法,适用于优化策略。在 stable-baseline3 库中,PPO 可与递归神经网络(LSTM)结合,形成强大的 Recurrent PPO。 本研究使用 xLSTM 网络替代 LSTM,测试其在时间序列数据和股票交易任务中的有效性。算法1 随机初始化两个 xLSTM 神经网络:一个用于决...
(Proximal policy optimization,PPO)针对当前态势选择最优动作.以威胁评估指标作为分配依据,计算综合威胁度,优先将威胁值最大的战机作为攻击目标.为了验证算法的有效性,在课题组搭建的数字孪生仿真环境中进行4v4多机空战实验.并在相同的实验环境下与其他强化学习主流算法进行比较.实验结果表明,使用LSTM–PPO算法在多机空战...
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首先,在UCAV三自由度模型的基础上构建飞行驱动模块,形成状态转移更新机制;然后在近端策略优化算法的基础上加入Ornstein-Uhlenbeck随机噪声以提高UCAV对未知状态空间的探索能力,结合长短时记忆网络(LSTM)增强对序列样本数据的学习能力,提升算法的训练效率和效果。最后通过设计3组近距空战仿真实验,并与PPO算法作性能对比,...
首先,该模型融 合 LSTM 和 PPO 算法作为视觉导航的网络模型;其次,通过移动机器人动作,与目标距离,运动时间等因素设计奖励函数,用以 训练目标;最后,以移动机器人第一视角获得的 RGB-D 图像及目标点的极性坐标为输入,以移动机器人的连续动作值为输出, 实现无地图的端到端视觉导航任务,并根据推理到达未接受过训练...
基于近端策略优化算法的端到端车道保持算法研究 为提高车道保持算法的成功率,增强无人车导航能力,提出了一种基于改进的近端策略优化算法(Proxi-mal Policy Optimization,PPO)的端到端车道保持算法研究.通过将PPO算法... 宋建辉,崔永阔 - 《通信与信息技术》 被引量: 0发表: 2024年 Self-Driving Car Racing: Ap...
专利摘要显示，本发明公开了一种基于LSTM深度学习方法的充电场站损耗预测方法，涉及充电场站的技术领域，该方法包括以下步骤：步骤一：采集的数据包括：实时电力负载数据、电网拓扑结构、时间序列数据；步骤二：特征工程，对数据进行预处理和特征提取，提取专家知识特征；步骤三：结合PPO算法建立LSTM模型；步骤四：通过随机...
此前，针对上述问题，Facebook AI 提出了一个算法，叫“DD-PPO”，主要是：通过无模型强化学习（model-free reinforcement learning），以端到端的方式让智能体学习辨认一个空间内的线索、并利用这些线索来完成导航的任务。但是，这种方式的学习成本高，难以检验，而且泛化难，另一个智能体必须从头开始学习同样的方式...
8-PPO算法整体思路解析 09:20 第五章:transformer1-transformer发家史介绍 06:20 2-对图像数据构建patch序列 09:13 3-VIT整体架构解读 09:28 4-CNN遇到的问题与窘境 07:32 5-计算公式解读 09:11 6-位置编码与TNT模型 08:49 7-TNT模型细节分析 09:56 1-项目配置说明 06:08 2-输入序列构...
强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C 强化学习 sed 编程 原创 茗君(Major_S) 2021-08-02 15:00:43 306阅读 强化学习概述 什么是强化学习 目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示: 强化学习的各个组成元素的 强化学习 学习 算法 人工智能 性能优化 原创...