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基于随机对称搜索的进化强化学习算法
1
作者
邸剑
万雪
姜丽梅
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第5期912-920,共9页
进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而,现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题,提出了一种随机对称搜索策略,直接作用于策略网络参数,在策略网...
进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而,现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题,提出了一种随机对称搜索策略,直接作用于策略网络参数,在策略网络参数中心的基础上由最优策略网络参数指导全局策略网络参数优化更新,同时辅以梯度优化,引导智能体进行多元探索。在MuJoCo的5个机器人运动连续控制任务中的实验结果表明,提出的算法性能优于以前的进化强化学习算法,且具有更快的收敛速度。
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关键词
深度强化学习
进化算法
进化强化学习
随机对称搜索
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题名
基于随机对称搜索的进化强化学习算法
1
作者
邸剑
万雪
姜丽梅
机构
华北电力大学计算机系
河北省能源电力知识计算重点实验室
复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第5期912-920,共9页
基金
华北电力大学中央高校基本科研业务费专项资金(2022MS102)。
文摘
进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而,现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题,提出了一种随机对称搜索策略,直接作用于策略网络参数,在策略网络参数中心的基础上由最优策略网络参数指导全局策略网络参数优化更新,同时辅以梯度优化,引导智能体进行多元探索。在MuJoCo的5个机器人运动连续控制任务中的实验结果表明,提出的算法性能优于以前的进化强化学习算法,且具有更快的收敛速度。
关键词
深度强化学习
进化算法
进化强化学习
随机对称搜索
Keywords
deep reinforcement learning
evolutionary algorithm
evolutionary reinforcement learning
stochastic symmetric search
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于随机对称搜索的进化强化学习算法
邸剑
万雪
姜丽梅
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
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