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％，提升了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》 优先出版, 2024年第41卷 第9期
发布历史
[2024-05-11] 优先出版
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). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0014. (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). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0014. )
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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