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wordpress知名中国网站,敬请期待的文案,安康建设网站,最新网站建设的模板强化学习中的策略迭代与Q学习算法详解 1. 基于模拟的策略迭代 在强化学习中，策略改进通常被称为行动者（actor），若涉及神经网络，则称为行动者网络。策略迭代每次迭代需要进行两个操作： - 评估当前策略 $\mu_k$（评判者，critic） ：算法、系统和模拟器融为一体，系统…强化学习中的策略迭代与Q学习算法详解1. 基于模拟的策略迭代在强化学习中，策略改进通常被称为行动者（actor），若涉及神经网络，则称为行动者网络。策略迭代每次迭代需要进行两个操作：-评估当前策略 $\mu_k$（评判者，critic）：算法、系统和模拟器融为一体，系统通过在策略 $\mu_k$ 下生成模拟成本样本“自我观察”，然后将这些样本组合起来“学习”策略评估 $\tilde{J}{\mu_k}$。通常通过某种增量方法实现，涉及使用成本样本进行最小二乘最小化，可采用线性架构或神经网络。-改进当前策略 $\mu_k$（行动者，actor）：给定近似策略评估 $\tilde{J}{\mu_k}$，系统通过最小化以下式子生成新策略 $\mu_{k+1}$：- $\mu_{k+1}(i) \in \arg \min_{u \in U(i)} \sum_{j=1}^{n} p_{ij}(u) \left[ g(i, u, j) + \alpha \tilde{J}{\mu_k}(j) \right]$，$i = 1, \ldots, n$。- 或者，系统可以在一组样本状态 $i_s$（$s = 1, \ldots, q$）上计算最小化控制 $u_s$：- $u_s \in \arg \min{u \in U(i_s)} \sum_{j=1}^{n} p_{i_s j}(u) \left[ g(i_s, u, j) + \alpha \tilde{J}_{\mu_k}(j) \right]$。基于模拟的策略