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强化学习问题中,同一状态下不同动作所对应的状态-动作值存在差距过小的现象,Q-Learning算法采用MAX进行动作选择时会出现过估计问题,且结合了Q-Learning的深度Q网络(Deep Q Net)同样存在过估计问题。为了缓解深度Q网络中存在的过估计问题,提出一种基于优势学习的深度Q网络,通过优势学习的方法构造一个更正项,利用目标值网络对更正项进行建模,同时与深度Q网络的评估函数进行求和作为新的评估函数。当选择的动作是最优动作时,更正项为零,不对评估函数的值进行改动,当选择的动作不是最优动作时,更正项的值为负,降低了非最优动作的评估值。和传统的深度Q网络相比,基于优势学习的深度Q网络在Playing Atari 2600的控制问题breakout、seaquest、phoenix、amidar中取得了更高的平均奖赏值,在krull、seaquest中取得了更加稳定的策略。 相似文献
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针对成品油二次配送路径优化问题,提出了一种可变成本与动态载荷相关的评价指标。考虑蚁群算法求解路径优化问题的高效性,设计了一种等级反馈蚁群(HFAC)算法。采用局部距离等级策略代替基本蚁群算法的随机选取;利用较优(较差)个体对其所在路线进行正(负)反馈调整信息素浓度;对最优路线的子路线进行末端优化调整。通过15组不同类型算例进行仿真实验表明,HFAC算法在成品油二次配送路径优化中优于基本蚁群算法。 相似文献
1000.
在压缩感知中,降低传感矩阵的列相干性可以提高重构精度。因为稀疏字典一般是固定的,所以目前主要通过优化测量矩阵来间接降低传感矩阵列相干性。提出一种改进的测量矩阵优化算法,使用梯度下降法更新测量矩阵并结合Barzilai-Borwen方法以及Armijo准则,使步长能够在迭代中自适应调整并保证算法收敛性。仿真实验表明,所提出的方法具有更快的收敛速度并且能够得到更优的测量矩阵。 相似文献