【摘 要】
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传统的深度强化学习方法依赖大量的经验样本并且难以适应新任务。元强化学习通过从以往的训练任务中提取先验知识,为智能体快速适应新任务提供了一种有效的方法。基于最大熵
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,苏州大学文正学院
【基金项目】
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基于云计算的苏州智能公交系统数据挖掘及应用研究(N311800117),江苏高校优势学科建设工程资助项目。
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传统的深度强化学习方法依赖大量的经验样本并且难以适应新任务。元强化学习通过从以往的训练任务中提取先验知识,为智能体快速适应新任务提供了一种有效的方法。基于最大熵强化学习框架的元深度强化学习通过最大化期望奖赏和最大化策略熵来优化策略。然而,目前以最大熵强化学习框架为基础的元强化学习算法普遍采用固定的温度参数,这在面对元强化学习的多任务场景时是不合理的。针对这一问题,提出了自适应调节策略熵(Automating Policy Entropy, APE)算法。该算法首先通过限制策略的熵,将原本的目标函数优化问题
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