[发明专利]一种基于分布式协同采样中心式优化的强化学习训练系统及方法在审
| 申请号： | 202011032658.2 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112199154A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 杨理想;王云甘;张侨;王银瑞;范鹏炜 | 申请（专利权）人： | 南京星耀智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06F9/54;G06N20/00;H04L29/08 |
| 代理公司： | 南京中律知识产权代理事务所(普通合伙) 32341 | 代理人： | 祝坤 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市经济*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于分布式协同采样中心式优化的强化学习训练系统，包括强化学习算法模块、优先级队列缓存模块、远端奖励回溯模块、中心式优化模块、分布式机器，同时还提供了上述系统的训练方法，是通过对多组分布式采样机，采集仿真环境实例数据库中多组环境案例，进行与服务端之间的信息交互，输出对应环境案例的轨迹数据给客户端；再通过强化学习算法模块的进行配置强化学习算法模型、初始化参数该系统，还提供了上述系统的方法是通过分布式协同采样、C/S架构模式，结合奖励回溯技术，解决强化学习训练系统满足大规模强化学习训练问题，具备优秀的普适性，较高的采样效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布式 协同 采样 中心 优化 强化 学习 训练 系统 方法 | ||
【主权项】：
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