[发明专利]基于Double DQN的改进深度强化学习方法及系统在审
| 申请号： | 202010169230.6 | 申请日： | 2020-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN111461321A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 奚思遥;王力立;肖强;林高尚;杜万年;闫晓;黄成;单梁;张永 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱炳斐;马鲁晋 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Double DQN的改进深度强化学习方法及系统，属于强化学习领域，该方法包括以下步骤：初始化环境和DQN网络参数；基于ε‑贪婪策略进行经验积累，并将经验存入回放记忆单元；利用回放记忆单元中的样本对DQN网络进行训练优化获得决策网络。本发明方法可以提高Double Q‑Learning Network的收敛速度，并优化最终收敛值，且能减小噪声对DQN算法效果的干扰，提高深度强化学习在实际生产生活中的应用效果，扩大其应用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 double dqn 改进 深度 强化 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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