目标网络(Target Network):DQN引入一个目标网络来稳定学习过程。目标网络定期从主网络复制参数,用以计算一个更加稳定的Q值估计,有助于缓解学习过程中的不稳定性和过度估计的问题。 损失函数(Loss Function):DQN的损失函数基于均方误差(MSE)来计算预测Q值与目标Q值之间的差异,通过梯度下降等优化算法来最小化这个损失函...
目标网络(Target Network):DQN引入一个目标网络来稳定学习过程。目标网络定期从主网络复制参数,用以计算一个更加稳定的Q值估计,有助于缓解学习过程中的不稳定性和过度估计的问题。 损失函数(Loss Function):DQN的损失函数基于均方误差(MSE)来计算预测Q值与目标Q值之间的差异,通过梯度下降等优化算法来最小化这个损失函...
基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法的移动机器人路径规划研究,MATLAB代码-CSDN博客 随着深度学习(Deep Learning, DL)和强化学习(Reinforcement Learning, RL)技术的迅速发展,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)算法开始在移动机器人路径规划和避障领域展现出其强大的潜力。深度强化学习结合了...
考虑到无人机动态飞行和执行任务消耗的能量,我们制定了一个旨在最大化设备卸载的数据比特量同时最小化无人机能量消耗的路径规划问题。为了处理复杂环境的动态变化,我们应用深度强化学习(DRL)方法,基于双深度Q学习网络(DDQN)开发了一种在线路径规划算法。广泛的仿真结果验证了所提出的基于DRL的路径规划算法在收敛速度和...