声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：何富君,王晓争,刘凯,
单位：东北石油大学机械科学与工程学院,黑龙江大庆163318；
关键词：深度确定性策略梯度,长短期记忆,非对称actor-critic,深度强化学习,动态环境,
基金：国家重点研发计划资助项目(2018YFE0196000)；东北石油大学研究生创新科研资助项目(YJSCX2017-022NEPU)；；
针对深度强化学习算法在复杂动态环境中训练时，由于环境的部分可观测性原因导致智能体难以获得有用信息而不能学习到良好策略且算法收敛速度慢等典型问题，提出一种基于LSTM和非对称actor-critic网络的改进DDPG算法。该算法在actor-critic网络结构中引入LSTM结构，通过记忆推理来学习部分可观测马尔可夫状态中的隐藏状态，同时在actor网络只使用RGB图像作为部分可观测输入的情况下，critic网络利用仿真环境的完全状态进行训练构成非对称网络，加快了训练收敛速度。通过在ROS中进行机械臂抓取仿真实验，结果显示该算法相比于DDPG、PPO和LSTM-DDPG算法获得了更高的成功率，同时具有较快的收敛速度。
来源：2022年第1期
《计算机应用研究》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。