[发明专利]一种连续决策空间组合优化的高效深度强化学习算法在审
| 申请号： | 202310191943.6 | 申请日： | 2023-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN116128028A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 韩莉;丁南 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/047 | 分类号： | G06N3/047;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京深川专利代理事务所(普通合伙) 16058 | 代理人： | 郭丽红 |
| 地址： | 200062 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种连续决策空间组合优化的高效深度强化学习算法，包括如下步骤，步骤一：将问题建模成为一个序列决策问题，设定需要得出连续决策组合优化问题的深度强化学习框架元素定义；步骤二：通过步骤一中深度强化学习框架元素的定义，将时序任务中的连续决策空间组合优化问题建模为马尔可夫决策过程，并得出深度强化学习的训练目标；步骤三：通过使用概率性动态规划算法计算训练目标G(t)的期望值；步骤四：得出连续决策组合优化问题的最优解。本发明能使智能体降低环境交互成本，通过本发明的深度强化学习中的有效最优动作空间搜索，以及概率性动态规划计算奖励期望解决了时序任务中的连续决策空间组合优化问题的工作。基于上述，本发明具有好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 连续 决策 空间 组合 优化 高效 深度 强化 学习 算法 | ||
【主权项】：
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