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 ...
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-...
1.基于LSTM-DDPG的移动边缘计算任务卸载方法,其特征在于包括如下步骤: 步骤S1:建立网络模型;网络模型包括边缘网络区域、区域对应的用户和计算任务; 步骤S2:建立计算模型;基于用户本地计算执行任务的时延和能耗,得到本地计算成本;基于用户向边缘网络区域传输任务和边缘网络区域计算任务的时延和能耗,得到边缘网络区域的计算...
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，...
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分...
(HDRL)算法:利用双深度Q网络(DDQN)生成任务卸载决策,利用深度确定性策略梯度(DDPG)生成通信功率和MEC资源分配决策,并结合改进的优先级经验回放(IPER)机制来评估和... 刘佳慧,邹渊,孙巍,... - 《汽车工程》 被引量: 0发表: 2025年 分布式星群中的协同计算卸载与资源分配 引入传统DDPG算法,使算法在学习过程中能...
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...
一种EH‑NOMA系统基于LSTM‑DDPG的有源RIS控制方法,包括以下步骤:S1、针对有源RIS系统建立基于能量收集和非正交多址的通信系统模型;S2、建立以RIS控制器为智能体的马尔科夫过程,其环境状态动作奖励S3、更新Critic主网络和Actor主网络的网络参数。该发明的优点在于:本申请基于能量收集和非正交多址的有源RIS通信系统...
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,加快了训练收敛速度.通过在ROS中进行机械臂抓取仿真实验,结果显示该算法相比于DDPG,PPO和LSTM-DDPG算法...
3.如权利要求1所述的基于DDPG和LSTM的无地图机器人路径导航方法,其特征是:DDPG-LSTM模型基于DDPG网络,将DDPG网络的Actor网络设置为卷积神经网络与LSTM级联的结构,具体为:DDPG算法网络包括Actor网络和Critic网络,其中Actor网络包括CNN模型和LSTM模型,CNN模型输出层连接LSTM模型的输入端。 4.如权利要求3所述的基于DDPG和...