【摘 要】
:
Reinforcement learning(RL) algorithms have been demonstrated to solve a variety of continuous control tasks. However,the training efficiency and performance of such methods limit further applications. In this paper, we propose an off-policy heterogeneous
【机 构】
:
StateKeyLaboratoryofManagementandControlforComplexSystems,UniversityofChineseAcademyofSciences,Cente
【基金项目】
:
supported by National Key Research and Development Program of China(NO.2018AAA0103003),National Natural Science Foundation of China(NO.61773378),Basic Research Program(NO.JCKY*******B029),Strategic Pr
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Reinforcement learning(RL) algorithms have been demonstrated to solve a variety of continuous control tasks. However,the training efficiency and performance of such methods limit further applications. In this paper, we propose an off-policy heterogeneous
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