Un algoritmo de planificación de ruta DDQN basado en clasificación de experiencias y múltiples pasos para robots móviles
Autores: Zhang, Xin; Shi, Xiaoxu; Zhang, Zuqiong; Wang, Zhengzhong; Zhang, Lieping
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un algoritmo de planificación de ruta DDQN basado en clasificación de experiencias y múltiples pasos para robots móviles
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Restringido
Q-learning
Espacio de estados continuo
Algoritmo ddqn
Estrategia guiada de múltiples pasos
Método de entrenamiento de clasificación de experiencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Limitado por el número de acciones y estados, el aprendizaje Q no puede aplicarse a un espacio de estados continuo. Para abordar este problema, se exploró el algoritmo de red neuronal Q profunda doble (DDQN) y los métodos de mejora correspondientes.
Descripción
Limitado por el número de acciones y estados, el aprendizaje Q no puede aplicarse a un espacio de estados continuo. Para abordar este problema, se exploró el algoritmo de red neuronal Q profunda doble (DDQN) y los métodos de mejora correspondientes.