[发明专利]基于认知行为知识的分布式近端策略优化方法及其应用有效
| 申请号： | 202110249707.6 | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN112906233B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 黄健;陈浩;李嘉祥;刘权;龚建兴;韩润海 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F30/15;G06N20/00;G06N5/00 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 曾志鹏 |
| 地址： | 410003 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于认知行为知识的分布式近端策略优化方法及其应用，方法包括以下步骤：采用认知行为知识建立Agent的认知行为模型，并将该认知行为模型引入深度强化学习，构建基于认知行为知识的深度强化学习框架；基于上述深度强化学习框架，提出基于认知行为知识的分布式近端策略优化算法；定量化设计认知行为模型对Agent策略更新的引导方式，实现Agent在认知行为知识基础上持续学习。本发明提出的方法可以有效利用认知行为知识，并在此基础上进行策略更新，从而提高Agent的学习效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 认知 行为 知识 分布式 策略 优化 方法 及其 应用 | ||
【主权项】：
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