[发明专利]一种智能体深度强化学习方法及计算机可读介质在审
| 申请号： | 202111403920.4 | 申请日： | 2021-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN114118371A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 尤鸣宇;付豪 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵志远 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种智能体深度强化学习方法及计算机可读介质，其中智能体深度强化学习方法包括：步骤1：搭建动作决策网络以及评价网络，并对其进行随机初始化；步骤2：利用已有策略在环境中进行交互，动作决策网络和评价网络根据环境中的观察生成智能体的动作决策，智能体根据决策在环境中行动并尝试完成指定的任务；步骤3：基于步骤2中智能体产生的行动轨迹和观察轨迹，利用双延迟深度确定性策略梯度优化评价网络以及动作决策网络的参数，然后返回步骤2；步骤4：重复步骤2和步骤3，直到采样的轨迹价值稳定，完成智能体的深度强化学习。与现有技术相比，本发明具有决策能力好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 智能 深度 强化 学习方法 计算机 可读 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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