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...
1 算法原理通俗解读 07:26 2 目标函数与公式解析 10:08 3 Qlearning算法实例解读 07:46 4 Q值迭代求解 09:00 5 DQN简介 05:08 1、AI学习路线图 12:45 DQN算法实例演示01 整体任务流程演示 05:22 02 探索与action获取 06:59 03 计算target值 05:18 04 训练与更新 08:13 DQN改进与应...
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...
本课题选用强化学习算法中经典的Qlearning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 君,已阅读到文档的结尾了呢~~ 立即下载相似精选,再来一篇...
3.2 DQN 算法过程 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,...
本发明提供的技术方案是:一种改进q-learning算法的b样条平滑曲线路径规划方法,包括以下步骤:3、步骤一:用q-learning算法进行路径搜索规划:4、1.1定义状态:包括动作空间、奖励函数和q值函数;5、1.2不断更新q值函数来优化策略;6、1.3使用q-learning算法来训练q值函数;7、步骤二:利用b样条曲线算法进行路径平滑处理,对...
课题选用强化学习算法中经典的Q-Learning算法,并结合不同的控制对象为实验模型,在已有强化学习算法的基础上加以改进,将Q-learning算法中的状态模糊化。此外结合神经网络,提出了自己的研究模型和见解。将这些改进应用到走迷宫寻优、倒立摆系统控制、中和反应控制及电梯群控器的调度中。主要研究成果包括以下四个方面: 1、...
摘要:日益频繁的鸟类活动给输电线路的安全运行带来了极大威胁,而现有拟声驱鸟装置由于缺乏智能性,无法长期有效驱鸟。为了解决上述问题,本文提出基于改进Q-learning算法的拟声驱鸟策略。首先,为了评价各音频的驱鸟效果,结合模糊理论,将鸟类听到音...
一种基于Q-Learning算法改进NEH的装配式预制构件生产调度方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于Q-Learning算法改进NEH的装配式预制构件生产调度方法说明:本发明公开了一种基于Q‑Learning算法改进NEH的装配式预制构件生产调度方法,涉及生产调度技术...专利查询请
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 ...