连续动作空间相关论文
强化学习算法是用于解决序贯决策问题的一类算法,与深度学习算法的结合推动了强化学习算法的发展。智能体通过与环境交互,增加对环......
在强化学习的背景下,训练效率随状态空间的大小呈指数级衰减,尤其是在具有连续动作空间的机器人控制领域中,高维连续的状态空间和......
真实世界中往往有很多问题例如交通控制、网络包传输及视频游戏等都会被自然的建立为多智能体系统。在多智能体系统中,智能体之间......
路径规划是人工智能领域的一个经典问题,在国防军事、道路交通、机器人仿真等诸多领域有着广泛应用,然而现有的路径规划算法大多存......
运用强化学习的方法来对连续的倒立摆系统实现平衡控制是一直以来有待解决的问题。该文将Q学习与神经网络中的BP网络、S激活函数相......
针对连续状态与动作空间下的控制问题,提出了一类连续状态与动作空间下的加权Q学习算法,应用改进的增长神经气算法动态构建径向基......
解决具有连续动作空间的问题是当前强化学习领域的一个研究热点和难点.在处理这类问题时,传统的强化学习算法通常利用先验信息对连......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
强化学习(Reinforcement Learning,RL)在复杂的优化和控制问题中具有广泛的应用前景。针对传统的策略梯度方法在处理高维的连续动......
强化学习算法通常要处理连续状态及连续动作空间问题以实现精确控制.就此文中结合Actor-Critic方法在处理连续动作空间的优点及核......
