[发明专利]基于环境动态分解模型的深度强化学习方法在审
| 申请号： | 202111478934.2 | 申请日： | 2021-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN114154582A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 王聪;杨天培;郝建业;郑岩;马亿 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种本发明的基于环境动态分解模型的深度强化学习方法，包括环境分解方式的确定、环境分解模型的建立和与深度强化学习结合，优化非基于模型的深度强化学习方法三个部分，动态进行分解建模来提高环境建模质量，最后我们结合基于模型的深度强化学习方法，来生成策略。与现有技术相比，本发明实现了分解模型与一般强化学习方法的结合，通过提出新的分解网络结构，极大地提高了环境建模的准确性，从而提高了基于模型的深度强化学习方法的学习效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 环境 动态 分解 模型 深度 强化 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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