基于自生成专家样本的探索增强算法
Control Theory & Applications（2023）
摘要
为进一步提高深度强化学习算法在连续动作环境中的探索能力,以获得更高水平的奖励值,本文提出了基于自生成专家样本的探索增强算法.首先,为满足自生成专家样本机制以及在连续动作环境中的学习,在双延迟深度确定性策略梯度算法的基础上,设置了两个经验回放池结构,搭建了确定性策略算法的总体框架.同时提出复合策略更新方法,在情节的内部循环中加入一种类同策略学习过程,智能体在这个过程中完成对于参数空间的启发式探索.然后,提出基于自生成专家样本的演示机制,由智能体自身筛选产生专家样本,并根据参数的更新不断调整,进而形成动态的筛选标准,之后智能体将模仿这些专家样本进行学习.在OpenAI Gym的8组虚拟环境中的仿真实验表明,本文提出的算法能够有效提升深度强化学习的探索能力.
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