基于改进好奇心的深度强化学习方法
Research on deep reinforcement learning method based on improved curiosity
辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
在深度强化学习方法中,针对内在好奇心模块(intrinsic curiosity model,ICM)指导智能体在稀疏奖励环境中获得未知策略学习的机会,但好奇心奖励是一个状态差异值,会使智能体过度关注于对新状态的探索,进而出现盲目探索的问题,提出了一种基于知识蒸馏的内在好奇心改进算法(intrinsic curiosity model algorithm based on knowledge distillation,KD-ICM)。首先,该算法引入知识蒸馏的方法,使智能体在较短的时间内获得更丰富的环境信息和策略知识,加速学习过程;其次,通过预训练教师神经网络模型去引导前向网络,得到更高精度和性能的前向网络模型,减少智能体的盲目探索。在Unity仿真平台上设计了两个不同的仿真实验进行对比,实验表明,在复杂仿真任务环境中,KD-ICM算法的平均奖励比ICM提升了136%,最优动作概率比ICM提升了13.47%,提升智能体探索性能的同时能提高探索的质量,验证了算法的可行性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(51604141,51204087)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0014
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2635-2640
文章编号: 1001-3695(2024)09-010-2635-06
发布历史
[2024-05-11] 优先出版
[2024-09-05] 印刷出版
引用本文
乔和, 李增辉, 刘春, 等. 基于改进好奇心的深度强化学习方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (9): 2635-2640. (Qiao He, Li Zenghui, Liu Chun, et al. Research on deep reinforcement learning method based on improved curiosity [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9): 2635-2640. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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