二、Model-Based RL 的基本思想 三、环境模型 动态模型 奖励模型 模型如何学习? 模型的不确定性 模型已知的情况 MBRL 的两种主要方法 四、方法一:决策时规划 模型预测控制 (MPC) 启发式搜索 蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 五、方法二:后台规划 Dyna框架 六、MBRL 的挑战 七、案例:走迷宫 这是一个系列教程,旨在帮助...
MPC model based + planning MPC 结合RL方案 最近在看一些MPC和dynamic model的文章和工作,这里总结记录下。 文章还是主要分为下面几个模块。 模仿学习 model based RL + dynamic model + MBPO Update-To-Data(UTD) ratio MPC model based + planning MPC 结合RL方案 模仿学习 关于模仿学习,详细的可以参看...
Model-Based在90年代初其实就有学者对其进行过研究。像Q-Planning、Dyna-Q都是最早期的Model-Based RL。Model这个概念在强化学习里面其实是比较特殊的,在平时说训练监督学习、无监督学习等算法中model就是预测数据模型本身,而在强化学习中,最终的输出是通过策略π \piπ实现的,但是我们从来不会把ploicyπ \piπ称...
state-actionspaceandhighdimensional[1].ThemethodsforgeneralizationforRLtasks[10].However,mostvariations solvingtheseproblemsareoftencategorizedintomodel-freeofMPCrelyontoolsfromconstrainedoptimization,which andmodel-basedapproaches.meansthatconvexification(suchaswithquadraticapprox- ...
Key: td-learning, MPC ExpEnv: deepmind control suite, Meta-World ICLR 2022 Toggle Revisiting Design Choices in Offline Model Based Reinforcement Learning Cong Lu, Philip Ball, Jack Parker-Holder, Michael Osborne, Stephen J. Roberts Key: model-based offline, uncertainty quantification OpenReview: ...
v1.5 版:在 v1.0 版的基础上加入了 MPC 进行闭环控制,在每一步运行后进行重新规划。优点在于对小的模型误差鲁棒性较好,在模型不准确的时候也可以得到很好的控制;缺点在于它的计算代价比较大,需要一边在线运行规划算法,一边收集数据。 v2.0 版:不再使用 MPC 进行反复重新规划,而考虑构建一个策略函数,通过反向传播...
文章要点:这篇文章提出了temporal difference models(TDMs)算法,把goal-conditioned value functions和dynamics model联系起来,建立了model-free和model-based RL的关系,结合了各自的优点,既利用dynamics里丰富的信息,也超过了直接model based RL的效果。 具体的,一个model based RL的问题可以看求动作序列,同时满足状态转...
**应用背景：**MPC源于控制论，广泛应用于工业和机械控制等领域。Model-based RL源于机器学习，其应用...
Reinforcement learning (RL) and model predictive control (MPC) each offer distinct advantages and limitations when applied to control problems in power and energy systems. Despite various studies on these methods, benchmarks remain lacking and the preference for RL over traditional controls is not ...
Key: td-learning, MPC ExpEnv: deepmind control suite, Meta-World ICLR 2022 Toggle Revisiting Design Choices in Offline Model Based Reinforcement Learning Cong Lu, Philip Ball, Jack Parker-Holder, Michael Osborne, Stephen J. Roberts Key: model-based offline, uncertainty quantification OpenReview: ...