[发明专利]基于专家经验的强化学习方法在审
| 申请号： | 202210810781.5 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN115511099A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 曹江;杨思明;高原;郭洋;王平;王景;王晓楠 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院战争研究院 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海洞见未来专利代理有限公司 31467 | 代理人： | 苗绘 |
| 地址： | 100091 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于专家经验的强化学习方法，包含如下步骤：在外部的智能体中创建专家数据缓冲器、优先级数据缓冲器、目标网络、预测网络、策略网络、learner模块与若干个worker模块；对任务环境进行数据采集，获得若干组第一经验数据与若干组第二经验数据；处理若干组第一经验数据与若干组第二经验数据，获得若干组高优先级数据与若干组替换数据；将若干组高优先级数据与若干组替换数据输入至learner模块中，获得若干组训练经验数据；智能体通过获取若干组训练经验数据来对当前策略进行更新。本发明解决了现有技术中存在的算法收敛困难、训练速度降低、算法鲁棒性差的缺陷，实现了智能体对环境的高效探索，具有单位时隙吞吐率高、学习速度快的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 专家 经验 强化 学习方法 | ||
【主权项】：
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