[发明专利]一种基于样本排序的深度强化学习随机采样方法在审
| 申请号： | 202310277221.2 | 申请日： | 2023-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN116341378A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 魏俊锋;孔燕 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/214;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于样本排序的深度强化学习随机采样方法，步骤如下：智能体与稀疏奖励环境进行交互，形成轨迹样本数据集存入经验池；对经验池中的样本数据进行标记；对经验池中的样本进行随机采样，并且生成图结构；将图结构的样本根据标记，并按照每个子图从后往前将样本进行优先级排序；利用DQN算法对网络进行更新。本发明为强化学习中的稀疏奖励对样本的利用效率不高提供了解决方案，能够更好地提升深度强化学习算法性能，为强化学习算法解决现实世界问题的发展提供了有效的理论基础；本发明提出的对随机采样的样本进行图结构转化，能够更直接地体现每个样本之间的联系，并且利用它们之间的联系使得每个样本在训练的过程中发挥充分。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 排序 深度 强化 学习 随机 采样 方法 | ||
【主权项】：
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