强化学习

一、优化模型介绍 在所研究的区块链网络中，优化的变量为：挖矿决策（即 m）和资源分配（即 p 和 f），目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为： max ⁡ m , p…

文章目录 前言 Pensieve原理 *Pensieve重训练参考 Oboe [SIGCOMM ’18] Comyco [MM ’19] Fugu [NSD…

0. 简单总结 Q-learning？ 最简单的强化学习算法！ 不需要深度学习网络的算法！ 带有概率性的穷举特性！（甚至还有一点点动态规划的感觉） 1. Q-learning介绍 …

一、多目标粒子群优化算法 多目标粒子群优化算法（MOPSO）是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。它基于粒子群优化算法（PSO），通过引入多个目标函数和非支配排序来处理多目标问题…

大家好，今天和各位分享一下 SAC (Soft Actor Critic) 算法，一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法。基于 OpenAI 的 gym 环境完成一个小案例，完整…

    作为一个刚接触webots数日的新手，来着手使用webots搭建一个二轮小车并实现避障的任务,以及使用webots进行强化学习的尝试。该文章主要有如下的内容： 大概内容： …

这两天，我在朋友圈说道，本质上来讲，斯坦福mobile aloha就是大模型机器人领域里的缩略版ChatGPT时刻，虽然aloha本身并没有像ChatGPT那么强大(毕竟才三人团队…

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第二次任务的笔记 【教程地址】 文章目录 基于价值算法和基于策略算法的比较 策略梯度算法 策略梯度算法的直观理解 策略梯度算法 REIN…

大家好，今天和各位分享一下多智能体深度强化学习算法 ippo，并基于 gym 环境完成一个小案例。完整代码可以从我的 GitHub 中获得：https://github.com/L…

❀DQN算法原理 DQN，Deep Q Network本质上还是Q learning算法，它的算法精髓还是让 Q 估计 Q_{估计} Q估计​尽可能接近 Q 现实 Q_{现实} Q…

大家好，今天和各位分享一下深度强化学习中的 Actor-Critic 演员评论家算法，Actor-Critic 算法是一种综合了策略迭代和价值迭代的集成算法。我将使用该模型结合 O…

1. 基本思想 Policy Gradient策略梯度（PG），是一种基于策略的强化学习算法，不少帖子会讲到从基于值的算法（Q-learning/DQN/Saras）到基于策略的算…

大家好，今天和各位分享一下深度强化学习中的近端策略优化算法（proximal policy optimization，PPO），并借助 OpenAI 的 gym 环境完成一个小案例…