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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>強化學習的雙權重最小二乘Sarsa算法

      強化學習的雙權重最小二乘Sarsa算法

      2021-04-23 | rar | 2.57 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      強化學習是人工智能領域中的一個研究熱點。在求解強化學習問題時，傳統的最小二乘法作為一類特殊的函數逼近學習方法，具有收斂速度快、充分利用樣本數據的優勢。通過對最小二乘時序差分算法（ Least-squares Temporal DifferenceLSTD）的研究與分析，并以該方法為基礎提出了雙權重最小二乘 Sarsa算法（ Double Weights With Least Squares Sarsa，DWLSrsa）。 Dwls-sarsa算法將兩權重通過一定方式進行關聯得到目標權重，并利用 Sarsa方法對時序差分誤差進行控制。在算法訓練過程中，兩權重會因為更新樣本的不同而產生不同的值，保證了算法可以有效地進行探索;兩權重也會因為樣本數據的分布而逐漸縮小之間的差距直到收斂至同一最優值，確保了算法的收斂性能。最后將DwLS- Sarsa算法與其他強化學習算法進行實驗對比，結果表明 Dwls-sarsa算法具有較優的學習性能與魯棒性，可以有效地處理局部最優問題并提高算法收斂時的表現效果。

      強化學習的雙權重最小二乘Sarsa算法

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