【摘 要】
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针对深度Q网络(DQN)算法因过估计导致收敛稳定性差的问题,在传统时序差分(TD)的基础上提出N阶TD误差的概念,设计基于二阶TD误差的双网络DQN算法。构造基于二阶TD误差的值函数
【机 构】
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苏州科技大学电子与信息工程学院,苏州科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772357,61672371),江苏省重点研发计划项目(BE2017663),江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX18-0881)
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针对深度Q网络(DQN)算法因过估计导致收敛稳定性差的问题,在传统时序差分(TD)的基础上提出N阶TD误差的概念,设计基于二阶TD误差的双网络DQN算法。构造基于二阶TD误差的值函数更新公式,同时结合DQN算法建立双网络模型,得到两个同构的值函数网络分别用于表示先后两轮的值函数,协同更新网络参数,以提高DQN算法中值函数估计的稳定性。基于Open AI Gym平台的实验结果表明,在解决Mountain Car和Cart Pole问题方面,该算法较经典DQN算法具有更好的收敛稳定性。
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