基于深度强化学习的智能决策方法

针对传统深度强化学习算法难以快速解决长时序复杂任务的问题,提出了一种引入历史信息和人类知识的深度强化学习方法,对经典近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)强化学习算法进行改进,在状态空间引入历史状态以反映环境的时序变化特征,在策略模型中基于人类认知增加无效动作掩膜,禁止智能体进行无效探索,提高探索效率,从而提升模型的训练性能。仿真结果表明,所提方法能够有效解决长时序复杂任务的智能决策问题,相比传统的深度强化学习算法可显著提高模型收敛效果。