期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进SNN-HRL的智能体路径规划算法
1
作者
赵钊
原培新
+1 位作者
唐俊文
陈锦林
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1548-1555,共8页
针对SNN-HRL等传统Skill discovery类算法存在的探索困难问题,本文基于SNN-HRL算法提出了融合多种探索策略的分层强化学习算法MES-HRL,改进传统分层结构,算法包括探索轨迹、学习轨迹、路径规划三层.在探索轨迹层,训练智能体尽可能多地...
针对SNN-HRL等传统Skill discovery类算法存在的探索困难问题,本文基于SNN-HRL算法提出了融合多种探索策略的分层强化学习算法MES-HRL,改进传统分层结构,算法包括探索轨迹、学习轨迹、路径规划三层.在探索轨迹层,训练智能体尽可能多地探索未知环境,为后续的训练过程提供足够的环境状态信息.在学习轨迹层,将探索轨迹层的训练结果作为“先验知识”用于该层训练,提高训练效率.在路径规划层,利用智能体之前获得的skill来完成路径规划任务.通过仿真对比MES-HRL与SNN-HRL算法在不同环境下的性能表现,仿真结果显示,MES-HRL算法解决了传统算法的探索问题,具有更出色的路径规划能力.
展开更多
关键词
深度强化学习
分层强化学习
路径规划
探索策略
Skill
discovery
方法
下载PDF
职称材料
题名
基于改进SNN-HRL的智能体路径规划算法
1
作者
赵钊
原培新
唐俊文
陈锦林
机构
东北大学机械工程与自动化学院
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1548-1555,共8页
文摘
针对SNN-HRL等传统Skill discovery类算法存在的探索困难问题,本文基于SNN-HRL算法提出了融合多种探索策略的分层强化学习算法MES-HRL,改进传统分层结构,算法包括探索轨迹、学习轨迹、路径规划三层.在探索轨迹层,训练智能体尽可能多地探索未知环境,为后续的训练过程提供足够的环境状态信息.在学习轨迹层,将探索轨迹层的训练结果作为“先验知识”用于该层训练,提高训练效率.在路径规划层,利用智能体之前获得的skill来完成路径规划任务.通过仿真对比MES-HRL与SNN-HRL算法在不同环境下的性能表现,仿真结果显示,MES-HRL算法解决了传统算法的探索问题,具有更出色的路径规划能力.
关键词
深度强化学习
分层强化学习
路径规划
探索策略
Skill
discovery
方法
Keywords
deep reinforcement learning
hierarchical reinforcement learning(HRL)
path planning
exploration strategy
Skill
discovery
method
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SNN-HRL的智能体路径规划算法
赵钊
原培新
唐俊文
陈锦林
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部