文件名称：基于排序优先经验回放的竞争深度Q网络学习
文件大小：1.3MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-20 07:12:09
强化学习 深度Q网络 竞争网络
为减少深度Q网络（DQN）算法的训练时间，采用结合优先经验回放机制与竞争网络结构的DQN方法，针对Open AI Gym平台cart pole和mountain car两个经典控制问题进行研究，其中经验回放采用基于排序的机制，而竞争结构中采用深度神经网络。仿真结果表明，相比于常规DQN算法、基于竞争网络结构的DQN方法和基于优先经验回放的DQN方法，该方法具有更好的学习性能，训练时间最少。同时，详细分析了算法参数对于学习性能的影响，为实际运用提供了有价值的参考。