联合随机性策略的深度强化学习探索方法

• 作者: 杨尚彤 王子磊
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 关键词: 强化学习 深度强化学习 探索利用困境
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial Intelligence
• 页码范围: 43-49
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.06.008

摘要

目前深度强化学习算法已经可以解决许多复杂的任务,然而如何平衡探索和利用的关系仍然是强化学习领域的一个基本的难题,为此提出一种联合随机性策略的深度强化学习探索方法.该方法利用随机性策略具有探索能力的特点,用随机性策略生成的经验样本训练确定性策略,鼓励确定性策略在保持自身优势的前提下学会探索.通过结合确定性策略算法DDPG和提出的探索方法,得到基于随机性策略指导的确定性策略梯度算法(SGDPG).在多个复杂环境下的实验表明,面对探索问题,SGDPG的探索效率和样本利用率要优于DDPG算法.