部分可观测马尔可夫决策过程算法综述 被引量：12

1

作者 桂林 武小悦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1058-1064,共7页

部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)是马尔可夫决策过程(MDP)的扩展,它允许系统的状态信息部分可知。但POMDP的可能应用大部分没有实现,这主要是因为缺乏有效的算法。POMDP的算法分为近似算法和精确算法,精确算法是构造近似算法的基础... 部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)是马尔可夫决策过程(MDP)的扩展,它允许系统的状态信息部分可知。但POMDP的可能应用大部分没有实现,这主要是因为缺乏有效的算法。POMDP的算法分为近似算法和精确算法,精确算法是构造近似算法的基础。介绍了POMDP模型后,对离散时间、有限状态集的POMDP精确算法和近似算法进行了综述,分析了造成POMDP难以求解的主要原因,提出了进一步的研究方向。 展开更多

关键词 部分可观测马尔可夫决策过程 算法 综述

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基于部分可观测马尔可夫决策过程的水声传感器网络介质访问控制协议 被引量：2

2

作者 徐明 刘广钟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3047-3050,3074,共5页

针对水声传感器网络低带宽、高延迟特性造成的空时不确定性以及网络状态不能充分观察的问题,提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)的水声传感器网络介质访问控制协议。该协议首先将每个传感器节点的链路质量和剩余能量划分为... 针对水声传感器网络低带宽、高延迟特性造成的空时不确定性以及网络状态不能充分观察的问题,提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)的水声传感器网络介质访问控制协议。该协议首先将每个传感器节点的链路质量和剩余能量划分为多个离散等级来表达节点的状态信息。此后,接收节点通过信道状态观测和接入动作的历史信息对信道的占用概率进行预测,从而得出发送节点的信道最优调度策略;发送节点按照该策略中的调度序列在各自所分配的时隙内依次与接收节点进行通信,传输数据包。通信完成后,相关节点根据网络转移概率的统计量估计下一个时隙的状态。仿真实验表明,与传统的水声传感器网络介质访问控制协议相比,基于POMDP的介质访问控制协议可以提高数据包传输成功率和网络吞吐量,并且降低网络的能量消耗。 展开更多

关键词 水声传感器网络 部分可观测马尔可夫决策过程 介质访问控制 信道 调度

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连续时间部分可观Markov决策过程的策略梯度估计 被引量：1

3

作者 唐波 李衍杰 殷保群 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期805-808,共4页

针对连续时间部分可观Markov决策过程(CTPOMDP)的优化问题,本文提出一种策略梯度估计方法.运用一致化方法,将离散时间部分可观Markov决策过程(DTPOMDP)的梯度估计算法推广到连续时间模型,研究了算法的收敛性和误差估计问题,并用一个数... 针对连续时间部分可观Markov决策过程(CTPOMDP)的优化问题,本文提出一种策略梯度估计方法.运用一致化方法,将离散时间部分可观Markov决策过程(DTPOMDP)的梯度估计算法推广到连续时间模型,研究了算法的收敛性和误差估计问题,并用一个数值例子来说明该算法的应用. 展开更多

关键词 连续时间部分可观markov决策过程 策略梯度估计 一致化 误差界

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有限规划水平部分可观Markov自适应决策过程的参数决策

4

作者 李江红 韩正之 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第12期1653-1657,共5页

提出了一种有限规划水平部分可观、不确定 Markov决策过程自适应决策算法 .算法的基本思想是运用 Bayes理论对未知系统进行“学习”,通过最小决策失误概率的参数决策实现参数估计 ,在参数估计的基础上进行控制决策从而以最大概率实现最... 提出了一种有限规划水平部分可观、不确定 Markov决策过程自适应决策算法 .算法的基本思想是运用 Bayes理论对未知系统进行“学习”,通过最小决策失误概率的参数决策实现参数估计 ,在参数估计的基础上进行控制决策从而以最大概率实现最优决策 .文中证明了决策算法的收敛性 .仿真结果表明了决策算法的有效性 . 展开更多

关键词 部分可观markov决策过程 自适应控制 贝叶斯原理

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部分可观测Markov环境下的激励学习综述

5

作者 谢丽娟 陈焕文 《长沙电力学院学报（自然科学版）》 2002年第2期23-27,共5页

对智能体在不确定环境下的学习与规划问题的激励学习技术进行了综述 .首先介绍了用于描述隐状态问题的部分可观测Markov决策理论 (POMDPs) ,在简单回顾其它POMDP求解技术后 ,重点讨论环境模型事先未知的激励学习技术 ,包括两类 :一类为... 对智能体在不确定环境下的学习与规划问题的激励学习技术进行了综述 .首先介绍了用于描述隐状态问题的部分可观测Markov决策理论 (POMDPs) ,在简单回顾其它POMDP求解技术后 ,重点讨论环境模型事先未知的激励学习技术 ,包括两类 :一类为基于状态的值函数学习 ;一类为策略空间的直接搜索 .最后分析了这些方法尚存在的问题 ,并指出了未来可能的研究方向 . 展开更多

关键词 激励学习 部分可观测markov决策过程 机器学习 人工智能 智能体 值函数学习 策略空间

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部分可观测信息条件下系统最佳检修策略分析 被引量：4

6

作者 尚永爽 许爱强 +2 位作者 李文海 王怡苹 盛沛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期749-753,共5页

针对部分可观测信息条件下的退化系统,提出利用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决系统视情维修问题。采用隐马尔可夫模型对系统进行状态评估,得到系统的转移概率和观测概率矩阵;利用比例故障率模型对系统进行可靠性分析,得到系统的故... 针对部分可观测信息条件下的退化系统,提出利用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决系统视情维修问题。采用隐马尔可夫模型对系统进行状态评估,得到系统的转移概率和观测概率矩阵;利用比例故障率模型对系统进行可靠性分析,得到系统的故障率和可靠度函数,不仅考虑系统的工作时间,也考虑系统的退化状态。最后,以系统长期运行的最小平均费用率为目标,得到最佳的检测周期和最优的更换策略。实例研究表明,该方法可为保障人员提供科学的维修决策依据。 展开更多

关键词 视情维修 维修决策 部分可观测马尔可夫决策过程 隐马尔可夫模型 比例故障率模型 退化系统

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基于MADDPG的多无人机协同攻击方法

7

作者 张波 刘满国 刘梦焱 《弹箭与制导学报》 北大核心 2025年第3期344-350,共7页

多无人机协同完成特定打击任务是未来无人机军事领域发展的重要方向。针对多无人机协同攻击问题,构建典型对抗场景。将多无人机协同攻击问题建模成分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Dec-POMDP),设计独特奖励函数,采用多智能体深度确定... 多无人机协同完成特定打击任务是未来无人机军事领域发展的重要方向。针对多无人机协同攻击问题,构建典型对抗场景。将多无人机协同攻击问题建模成分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Dec-POMDP),设计独特奖励函数,采用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法训练攻击策略。使用蒙特卡洛法分析仿真实验,结果表明在该多智能体强化学习算法训练之后,特定对抗场景下多无人机协同攻击任务完成率达到82.9%。 展开更多

关键词 多智能体 深度强化学习 分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Dec-POMDP) 多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG) 无人机集群

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基于IMM的无人机在线路径规划决策建模 被引量：8

8

作者 杨啟明 徐建城 +1 位作者 田海宝 吴勇 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期323-331,共9页

为提升无人机对目标的自主跟踪能力,以部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)为理论框架,建立起无人机路径在线规划POMDP模型。分析并描述了POMDP模型中的各个要素,针对目标运动规律的复杂性,引入交互多模型(IMM)方法描述POMDP模型中的状... 为提升无人机对目标的自主跟踪能力,以部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)为理论框架,建立起无人机路径在线规划POMDP模型。分析并描述了POMDP模型中的各个要素,针对目标运动规律的复杂性,引入交互多模型(IMM)方法描述POMDP模型中的状态转移规律,以适应目标的机动变化。同时以POMDP模型中的累加代价函数为目标函数,结合使用名义信念状态优化(NBO)算法求解无人机的行动策略,产生的行动策略控制无人机飞行。仿真结果表明,所建立的模型能够实现对无人机路径的自主规划,能够控制无人机对目标进行有效跟踪,规划的无人机路径较之使用单一的目标状态转移规律更加合理高效。 展开更多

关键词 部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP) 交互多模型(IMM) 路径规划 目标跟踪 名义信念状态优化

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基于POMDP的可伸缩视频流优化决策调度 被引量：1

9

作者 范凤军 邹君妮 +1 位作者 汪敏 熊红凯 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期393-397,共5页

针对可伸缩视频流在无线通信中的数据包调度问题,提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)的决策调度策略,在用户状态不确定或部分可观测条件下,采用POMDP建立了完整的最优化调度模型,以实现视频接收质量的最佳化.仿真实验结... 针对可伸缩视频流在无线通信中的数据包调度问题,提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)的决策调度策略,在用户状态不确定或部分可观测条件下,采用POMDP建立了完整的最优化调度模型,以实现视频接收质量的最佳化.仿真实验结果表明,与传统的调度算法相比,该方法有效提高了视频流的平均峰值信噪比(PSNR).随着调度规模的扩大,其性能能够逐渐逼近用户状态完全确定的理想马尔可夫决策过程(MDP)模型. 展开更多

关键词 可伸缩视频编码 部分可观测马尔可夫决策过程 优化调度 无线广播

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POMDP在战场决策评估中的应用和仿真 被引量：1

10

作者 王祥 林秀青 《现代防御技术》 北大核心 2008年第1期75-79,共5页

通过将贝叶斯统计方法和POMDP(部分可观测马氏决策过程)方法相结合,采用计算机模拟的方式,预测在给定条件下可能产生的各种作战决策的质量。为解决不确定条件下对决策质量的定量评估提供了一种比较可行的方法。

关键词 部分可观测马氏决策过程 贝叶斯统计方法 决策质量 评估

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基于POMDP模型的智能雷达干扰决策方法 被引量：1

11

作者 冯路为 刘松涛 徐华志 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2755-2760,共6页

为了有效提高复杂电磁环境下对非合作方工作模式未知的智能雷达的干扰效率和准确率,提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)的干扰决策方法。首先,根据智能雷达的工作特点构建... 为了有效提高复杂电磁环境下对非合作方工作模式未知的智能雷达的干扰效率和准确率,提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)的干扰决策方法。首先,根据智能雷达的工作特点构建了智能雷达对抗系统的POMDP模型,采用非参数的、基于样本的信念分布反映智能体对环境的认知,并利用贝叶斯滤波更新智能体对环境的信念。然后,以信息熵作为评估准则,令干扰机选择信息熵最大的干扰样式不断尝试。最后,通过仿真实验与传统Q-学习法和经验决策法的干扰决策性能进行比较,验证所提方法的优越性。结果表明,所提方法能够根据未知雷达状态变化动态地选择最优干扰方式,且能更快实现对智能雷达的干扰决策。 展开更多

关键词 智能雷达 强化学习 部分可观测马尔可夫决策过程模型 贝叶斯滤波

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面向实际信道观测环境的时限约束无线下行调度策略

12

作者 张帆 宫傲宇 +3 位作者 邓磊 刘芳 林艳 张一晋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第9期264-270,共7页

时限约束无线下行传输广泛应用于各类关系国计民生的实时通信业务,要求每个数据分组在严格传输时限内进行高可靠性传输。尽管如此,基站往往不能完全观测自身与各设备之间的信道状态,而需要借助反馈所携的信息对信道状态进行观测,从而增... 时限约束无线下行传输广泛应用于各类关系国计民生的实时通信业务,要求每个数据分组在严格传输时限内进行高可靠性传输。尽管如此,基站往往不能完全观测自身与各设备之间的信道状态,而需要借助反馈所携的信息对信道状态进行观测,从而增加了下行调度策略的设计难度。文章基于此实际信道观测环境设计时限约束下行调度策略,允许基站根据当前数据分组信息以及部分观测的各信道状态决定传输优先级。首先仅考虑队首数据分组信息对下行传输进行无限时域部分观测马尔可夫决策过程简化建模,但求解此建模的最优或近优策略在计算上不可行。鉴于此,文章应用有限时域Q函数马尔可夫决策过程算法,提出了一种低复杂度次优策略,并进一步提出一种更简单的启发式策略。仿真结果验证了所提策略相比对照策略在各种网络场景下的网络吞吐率优势,并且表明了信道的部分观测特性对吞吐率性能有较大影响。 展开更多

关键词 时限约束 下行传输策略 部分观测马尔可夫决策过程 吞吐率

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基于信息熵的POMDP模型观测函数估计

13

作者 钟可立 王小捷 《中兴通讯技术》 2015年第5期50-55,共6页

部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)广泛应用于建模决策任务。模型中的观测矩阵主要用来建模环境的不确定性,通常很难从训练数据中直接获取,需要引入额外的信息进行估计。通过引入信息熵来修正模型中的观测矩阵,修正后的观测矩阵更能反... 部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)广泛应用于建模决策任务。模型中的观测矩阵主要用来建模环境的不确定性,通常很难从训练数据中直接获取,需要引入额外的信息进行估计。通过引入信息熵来修正模型中的观测矩阵,修正后的观测矩阵更能反映环境的不确定性。模拟环境下的实验表明,引入信息熵进行修正估计的观测矩阵有效提高了POMDP模型的性能,而在基于POMDP模型的对话系统中,修正的估计提高了系统的决策准确度。 展开更多

关键词 部分可观测马尔可夫决策过程 不确定性 意图识别 观测矩阵 信息熵

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考虑综合性能最优的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法

14

作者 王增福 杨广宇 金术玲 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期253-269,共17页

合理有效的资源调度是天基雷达效能得以充分发挥的关键。针对天基雷达多目标跟踪资源调度问题,建立了综合考虑目标威胁度、跟踪精度与低截获概率(LPI)的代价函数;考虑目标的不确定、天基平台约束以及长远期期望代价,建立了多约束下的基... 合理有效的资源调度是天基雷达效能得以充分发挥的关键。针对天基雷达多目标跟踪资源调度问题,建立了综合考虑目标威胁度、跟踪精度与低截获概率(LPI)的代价函数;考虑目标的不确定、天基平台约束以及长远期期望代价,建立了多约束下的基于部分可观测的马尔可夫决策过程(POMDP)的资源调度模型;采用拉格朗日松弛法将多约束下的多目标跟踪资源调度问题转换分解为多个无约束的子问题;针对连续状态空间、连续动作空间及连续观测空间引起的维数灾难问题,采用基于蒙特卡罗树搜索(MCTS)的在线POMDP算法—POMCPOW算法进行求解,最终提出了一种综合多指标性能的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法。仿真表明,与已有调度算法相比,所提算法资源分配更合理,系统性能更优。 展开更多

关键词 天基雷达 资源调度 多目标跟踪 部分可观测的马尔可夫决策过程 蒙特卡罗树搜索(MCTS)

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基于深度注意力Q网络的机器人路径规划研究

15

作者 马海杰 薛安虎 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第12期66-70,75,共6页

针对传统机器人路径规划算法在部分可观测环境中收敛速度慢、准确率低的问题,提出基于深度注意力Q网络(DAQN)的机器人路径规划方法。首先,为克服传统深度Q网络(DQN)在处理部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)时由于缺乏记忆单元而导致的... 针对传统机器人路径规划算法在部分可观测环境中收敛速度慢、准确率低的问题,提出基于深度注意力Q网络(DAQN)的机器人路径规划方法。首先,为克服传统深度Q网络(DQN)在处理部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)时由于缺乏记忆单元而导致的局限性,提出融合注意力机制的改进DQN算法,充分利用和挖掘包含历史数据的感知信息;其次,基于人工势场(APF)法,设计机器人移动距离和方向的奖励机制,提升路径规划的准确性;最后,在二维栅格地图仿真环境下验证DAQN算法的有效性。结果表明:DAQN算法在部分可观测环境中的路径规划表现显著优于其他算法,该算法能够在复杂环境中实现更加优越的路径规划效果。 展开更多

关键词 机器人 路径规划 部分可观测马尔可夫决策过程 深度强化学习 注意力机制

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基于深度强化学习的动态频谱智能干扰算法研究

16

作者 张兰 张彪 +1 位作者 梁天一 朱辉杰 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第6期1-11,共11页

随着人工智能技术的不断发展,强化学习技术在提高电磁频谱控制和干扰对抗效率方面展现出巨大潜力。针对跳频通信系统抗干扰能力强、传统干扰方法效果不佳的问题,利用深度强化学习技术实现在动态频谱环境下的电磁智能干扰。首先引入部分... 随着人工智能技术的不断发展,强化学习技术在提高电磁频谱控制和干扰对抗效率方面展现出巨大潜力。针对跳频通信系统抗干扰能力强、传统干扰方法效果不佳的问题,利用深度强化学习技术实现在动态频谱环境下的电磁智能干扰。首先引入部分可观测马尔可夫决策过程对干扰机与跳频通信用户之间的通信对抗过程进行建模,然后基于卷积神经网络和长短期记忆网络设计了一个具有频谱特征挖掘和记忆回溯功能的干扰决策网络,实现基于深度强化学习的动态频谱智能干扰(Dynamic Spectrum Intelligent Jamming,DSIJ)算法。仿真实验结果表明,相较于传统DQN算法,所提DSIJ算法的干扰成功率提升了约18%。与传统的扫频干扰方法相比,其干扰成功率更是提升了约68%,从而充分证明了所提出的算法在动态频谱环境下实现智能干扰策略的有效性与显著优势。 展开更多

关键词 深度强化学习 跳频通信 智能干扰决策 部分可观测马尔可夫决策过程

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求解POMDP的动态合并激励学习算法 被引量：1

17

作者 殷苌茗 王汉兴 +1 位作者 陈焕文 谢丽娟 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第22期4-6,148,共4页

把POMDP作为激励学习(ReinforcementLearning)问题的模型,对于具有大状态空间问题的求解有比较好的适应性和有效性。但由于其求解的难度远远地超过了一般的Markov决策过程(MDP)的求解,因此还有许多问题有待解决。该文基于这样的背景,在... 把POMDP作为激励学习(ReinforcementLearning)问题的模型,对于具有大状态空间问题的求解有比较好的适应性和有效性。但由于其求解的难度远远地超过了一般的Markov决策过程(MDP)的求解,因此还有许多问题有待解决。该文基于这样的背景,在给定一些特殊的约束条件下提出的一种求解POMDP的方法,即求解POMDP的动态合并激励学习算法。该方法利用区域的概念,在环境状态空间上建立一个区域系统,Agent在区域系统的每个区域上独自并行地实现其最优目标,加快了运算速度。然后把各组成部分的最优值函数按一定的方式整合,最后得出POMDP的最优解。 展开更多

关键词 部分可观测markov决策过程 激励学习 动态合并 信度状态

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U-Clustering:基于效用聚类的激励学习算法

18

作者 陈焕文 殷苌茗 谢丽娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第26期37-42,74,共7页

提出了一个新的效用聚类激励学习算法U-Clustering。该算法完全不用像U-Tree算法那样进行边缘节点的生成和测试,它首先根据实例链的观测动作值对实例进行聚类,然后对每个聚类进行特征选择,最后再进行特征压缩,经过压缩后的新特征就成为... 提出了一个新的效用聚类激励学习算法U-Clustering。该算法完全不用像U-Tree算法那样进行边缘节点的生成和测试,它首先根据实例链的观测动作值对实例进行聚类,然后对每个聚类进行特征选择,最后再进行特征压缩,经过压缩后的新特征就成为新的状态空间树节点。通过对NewYorkDriving[2,13]的仿真和算法的实验分析,表明U-Clustering算法对解决大型部分可观测环境问题是比较有效的算法。 展开更多

关键词 激励学习 效用聚类 部分可观测markov决策过程

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CPSM:一种增强IP网络生存性的客户端主动服务漂移模型 被引量：10

19

作者 赵二虎 阳小龙 +1 位作者 彭云峰 隆克平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期2134-2139,共6页

本文在注重提高IP网络服务可生存性的同时,也兼顾了服务可区分性的要求,提出了一种基于客户端的主动服务漂移模型,即CPSM,Client-side Proactive Service Migration model.该模型把服务漂移抽象为一个部分可观测马尔可夫决策过程,用以... 本文在注重提高IP网络服务可生存性的同时,也兼顾了服务可区分性的要求,提出了一种基于客户端的主动服务漂移模型,即CPSM,Client-side Proactive Service Migration model.该模型把服务漂移抽象为一个部分可观测马尔可夫决策过程,用以增强服务漂移对动态不确定性网络环境的自适应能力.在信息预报和信任机制的基础上,通过对网络状态的不断观测和分析,CPSM模型可以计算出使客户获益最高的服务漂移策略. 展开更多

关键词 服务可生存性 服务漂移 部分可观测马尔可夫决策过程 信息预报 信任机制

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策略梯度强化学习中的最优回报基线 被引量：6

20

作者 王学宁 徐昕 +1 位作者 吴涛 贺汉根 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期1021-1026,共6页

尽管策略梯度强化学习算法有较好的收敛性,但是在梯度估计的过程中方差过大,却是该方法在理论和应用上的一个主要弱点.为减小梯度强化学习算法的方差,该文提出一种新的算法———Istate Grbp算法:在策略梯度算法Istate GPOMDP中加入回... 尽管策略梯度强化学习算法有较好的收敛性,但是在梯度估计的过程中方差过大,却是该方法在理论和应用上的一个主要弱点.为减小梯度强化学习算法的方差,该文提出一种新的算法———Istate Grbp算法:在策略梯度算法Istate GPOMDP中加入回报基线,以改进策略梯度算法的学习性能.文中证明了在Istate GPOMDP算法中引入回报基线,不会改变梯度估计的期望值,并且给出了使方差最小的最优回报基线.实验结果表明,和已有算法相比,该文提出的算法通过减小梯度估计的方差,提高了学习效率,加快了学习过程的收敛. 展开更多

关键词 强化学习 策略梯度 部分可观测马氏决策过程 回报基线

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