Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
由于Q-Learning在处理Q(st,at)值为连续的时候,无法使用数组或表格来记录,由此引发三种问题的讨论:1)动作空间是离散的,状态空间是连续的;2)动作空间是连续的,状态空间是离散的;3)动作空间和状态空间都是连续的。如何解决子问题1即为DQN算法的核心思想。DQN是在Q-Learning基础上的一种改进,由Mnih等在2013年首次提...
DQN对传统Q-learning做了三处改进:( )。 A. 利用深度卷积神经网络逼近值函数 B. 利用了经验回放对强化学习的学习过程进行训练 C. 独立设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差 D. 解决了Q-Learning 对价值的过高估计的问题 点击查看答案 单项选择题 ...
4、DQN 的改进 4.1 Target Network 4.2 Exploration 4.3 Replay Buffer 4.4 DQN 改进算法的算法过程 Reference DQN 的全称是 Deep Q-Network,其中的 Q 就是指 Q-Learning。 从名字上就能看出,该方法指的是把 Q-Learning 和 DNN[Deep Neural Network] 结合起来。所以这两种方法没有本质区别,比如原来是一个(状态...
与Q-Learning相比,DQN主要改进在以下三个方面: (1)DQN利用深度卷积网络(Convolutional Neural Networks,CNN)来逼近值函数; (2)DQN利用经验回放训练强化学习的学习过程; (3)DQN独立设置了目标网络来单独处理时序差分中的偏差。 原文链接:https://blog.csdn.net/gao2175/article/details/83340449 ...
摘要:Q-learning 作为一种经典的强化学习算法 ,其在离散状态下存在计算量高、收敛速度慢等问题 。Speedy Q-learning 是 Q-learning 的变种 , 目 的是解决 Q-learning 算法收敛速度慢问题 。为解决多智能体强化学习 中“ 维数 灾”问题 ,在 Speedy Q-learning 算法的基础上提出了一种基于动作采样的(action sam...
本课题选用强化学习算法中经典的Q_learning算法,对原有算法进行改进,提出自己的模型和见解,引入启发式奖赏函数,将改进算法应用与路径规划,并通过实验仿真验证了算法的有效性。一、文章介绍了强化学习的发展历史,并对国内外的研究现状做以介绍,指出强化学习现阶段中存在主要问题,简单介绍了本文的主要内容以及章节框架。二...
DQN对传统Q-learning做了三处改进:()。 A. 利用深度卷积神经网络逼近值函数 B. 利用了经验回放对强化学习的学习过程进行训练 C. 独立设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差 D. 解决了Q-Learning 对价值的过高估计的问题 如何将EXCEL生成题库手机刷题 ...
之前大量叙述了强化学习的基本原理,至此才开始真正的深度强化学习的部分。Deep Q-Network,简称DQN,来自论文Human-level control through deep reinforcement learning。论文主要介绍了如何使用DQN 网络训练Agent 在Atari游戏平台上尽可能获得更多的分数。 与Q-Learning相比,DQN主要改进在以下三个方面: ...
1.3、Q-Learning Q-Learning是一种异策略(off policy)的时序差分方法,即动作策略为ε-greedy策略,目标策略为贪婪策略。在更新值函数时并不完全遵循交互序列,而是选择来自其他策略的交互序列的子部分替换了原来的交互序列。从思想来说,它结合了子部分的最优价值,更像是结合了价值迭代的更新算法,希望每一次都使用前面...