SAC-X 是基于从头开始学习复杂的任务这种想法,即一个智能体首先应该学习并掌握一套基本技能。就像婴儿在爬行或走路前必须具有协调能力和平衡能力,为智能体提供与简单技能相对应的内在目标(具有辅助作用),这会增加它理解和执行更复杂任务的可能性。研究者认为,SAC-X是一种通用的强化学习方法,未来可以应用于机器人以外...
单智能体深度强化学习SAC的测试案例 算法舵手 361 0 自动驾驶多智能体深度强化学习-入门知识 算法舵手 1539 1 自动驾驶路径规划算法入门-autoware的实战使用 算法舵手 1380 0 多智能体强化学习highway平台实战-maddpg算法 算法舵手 1550 0 carla-autoware联合仿真-open planer避障教程三 算法舵手 637 0 ...
1、本发明的目的在于提供一种基于mtma-sac算法的售电公司交易行为模拟方法、装置及存储介质,旨在通过充分考虑现货市场和零售市场之间的相互影响,以实现策略求解效率的有效提高以及电力市场资源的优化配置最大化。 2、为解决上述技术问题,本发明是采用下述技术方案实现的: 3、一方面,本发明提供了一种售电公司交易行为模...
(SCSAC:Stable Constrained Soft Actor Critic).该算法通过改进最大熵目标函数修复固定温度SAC算法中的Q函数高估问题,同时增强算法在测试过程中稳定性的效果.最后,在4个OpenAI Gym Mujoco环境下对SCSAC算法进行了验证,实验结果表明,稳定且受限的SAC算法相比固定温度SAC算法可以有效减小Q函数高估出现的次数并能在测试中...
现今,电燃气系统在维持微电网稳定,经济,灵活运行方面发挥着重要作用.当其受到电力与天然气负荷扰动时,控制器需要协调微电网频率和天然气管道节点的燃气压力.为此,提出1种基于柔性动作评价(SAC)算法的电-气互联系统的频率-气压协调控制策略.首先,在分析天然气管网及耦合设备运行特性的基础上,建立天然气输送动态模型.其次...
1.本发明涉及无人机自主决策技术领域,具体涉及一种基于sac算法的无人机分层飞行决策方法。 背景技术: 2.无人机以其具有高机动性、多自由度的特点,正在成为未来人工智能领域重要组成部分。在复杂环境中的无人机飞行决策是未来无人机研究的重点,要求无人机通过自主控制技术,实现精准侦察与感知,能够在各种场景中完成相...
本发明公开一种基于分层强化学习的四足机器人运动规划方法,该方法通过构建基于深度强化学习的上层行为决策控制器以及基于模型预测控制的下层运动执行控制器;对于上层的深度强化学习网络,基于SAC算法设计四足机器人的状态更新网络,动作执行网络以及奖励函数... 么庆丰,王纪龙,魏震宇,... 被引量: 0发表: 0年 基于SAC的多...
深度强化学习Carla实战-SAC算法(二)--SAC-Carla训练过程 算法舵手 674 0 深度强化学习--经典算法 算法舵手 700 0 【2025版】李宏毅强化学习系列课程!涵盖机器学习,深度学习、神经网络算法、深度 Q 网络(DQN)和Actor-Critic 方法等核心知识点!就怕你学不会! 李老师机器学习课堂 1.8万 71 ...