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申请/专利权人：三峡大学
摘要：一种基于HER和ICM实现的改进DDPG策略方法，步骤1：创建实验环境并构建DDPG、HER和ICM的模型；步骤2：设置训练参数并创建经验池；步骤3：初始化网络和优化器；步骤4：模型在环境中运行训练，并存储状态、动作和奖励等信息到经验池中；步骤5：使用HER算法处理经验池中的样本生成新的样本；步骤6：使用ICM计算奖励并整合奖励；步骤7：更新网络参数训练模型。本发明的目的是为了解决传统DDPG算法存在的奖励稀疏导致智能体学习缓慢和探索效率过低导致样本覆盖面窄的技术问题，而提出的一种基于HER和ICM实现的改进DDPG策略方法。
主权项：1.一种基于HER和ICM实现的改进DDPG策略方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1创建实验环境并构建DDPG、HER和ICM的模型；步骤2设置训练参数并创建经验池；步骤3初始化网络和优化器；步骤4模型在环境中运行训练，并存储状态、动作和奖励等信息到经验池中；步骤5使用HER算法处理经验池中的样本生成新的样本；步骤6使用ICM计算奖励并整合奖励；步骤7计算损失函数，使用梯度下降法更新网络参数训练模型；通过以上步骤实现DDPG策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种基于HER和ICM实现的改进DDPG策略方法
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