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基于改进ELM的递归最小二乘时序差分强化学习算法及其应用
基于改进ELM的递归最小二乘时序差分强化学习算法及其应用
作者:
徐圆
贺彦林
黄兵明
原文服务方:
化工学报
强化学习
激活函数
递归最小二乘算法
函数逼近
广义Hop-world问题
摘要:
针对值函数逼近算法对精度及计算时间等要求,提出了一种基于改进极限学习机的递归最小二乘时序差分强化学习算法.首先,将递推方法引入到最小二乘时序差分强化学习算法中消去最小二乘中的矩阵求逆过程,形成递推最小二乘时序差分强化学习算法,减少算法的复杂度及其计算量.其次,考虑到LSTD(0)算法收敛速度慢,加入资格迹增加样本利用率提高收敛速度的算法,形成LSTD(λ)算法,以保证在经历过相同数量的轨迹后能收敛于真实值.同时,考虑到大部分强化学习问题的值函数是单调的,而传统ELM方法通常运用具有双侧抑制特性的Sigmoid激活函数,增大了计算成本,提出采用具有单侧抑制特性的Softplus激活函数代替传统Sigmoid函数,以减少计算量提高运算速度,使得该算法在提高精度的同时提高了计算速度.通过与传统基于径向基函数的最小二乘强化学习算法和基于极限学习机的最小二乘TD算法在广义Hop-world问题的对比实验,比较结果证明了所提出算法在满足精度的条件下有效提高了计算速度,甚至某些条件下精度比其他两种算法更高.
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策略梯度
高斯径向基函数
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文献信息
篇名
基于改进ELM的递归最小二乘时序差分强化学习算法及其应用
来源期刊
化工学报
学科
关键词
强化学习
激活函数
递归最小二乘算法
函数逼近
广义Hop-world问题
年,卷(期)
2017,(3)
所属期刊栏目
过程系统工程
研究方向
页码范围
916-924
页数
9页
分类号
TP29
字数
语种
中文
DOI
10.11949/j.issn.0438-1157.20161555
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
贺彦林
北京化工大学信息科学与技术学院
11
110
5.0
10.0
2
徐圆
北京化工大学信息科学与技术学院
42
269
9.0
14.0
3
黄兵明
北京化工大学信息科学与技术学院
1
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传播情况
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版权信息
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引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
强化学习
激活函数
递归最小二乘算法
函数逼近
广义Hop-world问题
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
化工学报
主办单位:
中国化工学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0438-1157
CN:
11-1946/TQ
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1923-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
11879
总下载数(次)
0
总被引数(次)
117834
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