针对二连杆机械臂控制的DDPG算法研究

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深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)在连续控制问题中具有良好的表现.针对二连杆机械臂的运动控制问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的控制方法.为了提升模型的收敛速度,结合了多目标学习的方法,使机械臂可以从已到达的位置获取奖励,同时还改进了DDPG算法的经验回放机制,根据样本的重要性程度分类存储,网络模型训练时优先选择重要性程度高的样本.实验结果表明,结合多目标学习方法和分类经验回放方法的DDPG算法具有更好的性能.
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