深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法在大状态空间控制任务上取得了出色效果,探索问题一直是该领域的一个研究热点。现有探索算法存在盲目探索、学习慢等问题。针对以上问题,提出了一种快速收敛的最大置信上界探索(Upper...深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法在大状态空间控制任务上取得了出色效果,探索问题一直是该领域的一个研究热点。现有探索算法存在盲目探索、学习慢等问题。针对以上问题,提出了一种快速收敛的最大置信上界探索(Upper Confidence Bound Exploration with Fast Convergence,FAST-UCB)方法。该方法使用UCB算法探索大状态空间,提高探索效率。为缓解Q值高估的问题、平衡探索与利用关系,加入了Q值截断技巧。之后,为平衡算法偏差与方差,使智能体(agent)快速学习,在网络模型中加入长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)单元,同时使用一种改进混合蒙特卡洛(Mixed Monte Carlo,MMC)方法计算网络误差。最后,将FAST-UCB应用到深度Q网络(Deep Q Network,DQN),在控制类环境中将其与ε-贪心(ε-greedy)、UCB算法进行对比,以验证其有效性。在雅达利(Atari)2600环境中将其与噪声网络(Noisy-Network)探索、自举(Bootstrapped)探索、异步优势行动者评论家(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法和近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法进行对比,以验证其泛化性。实验结果表明,FAST-UCB算法在这两类环境中均能取得优秀效果。展开更多
文摘深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法在大状态空间控制任务上取得了出色效果,探索问题一直是该领域的一个研究热点。现有探索算法存在盲目探索、学习慢等问题。针对以上问题,提出了一种快速收敛的最大置信上界探索(Upper Confidence Bound Exploration with Fast Convergence,FAST-UCB)方法。该方法使用UCB算法探索大状态空间,提高探索效率。为缓解Q值高估的问题、平衡探索与利用关系,加入了Q值截断技巧。之后,为平衡算法偏差与方差,使智能体(agent)快速学习,在网络模型中加入长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)单元,同时使用一种改进混合蒙特卡洛(Mixed Monte Carlo,MMC)方法计算网络误差。最后,将FAST-UCB应用到深度Q网络(Deep Q Network,DQN),在控制类环境中将其与ε-贪心(ε-greedy)、UCB算法进行对比,以验证其有效性。在雅达利(Atari)2600环境中将其与噪声网络(Noisy-Network)探索、自举(Bootstrapped)探索、异步优势行动者评论家(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法和近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法进行对比,以验证其泛化性。实验结果表明,FAST-UCB算法在这两类环境中均能取得优秀效果。
