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基于增量式相似度的样本评估方法

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现有的强化学习算法存在样本利用率低的问题,导致智能体寻找最优策略的能力下降.为解决这个问题,提出了基于增量式相似度的样本评估方法.设计了一个状态新颖度度量方法和一个样本价值评价函数.计算新状态与基准状态之间的相似度,基于状态的相似度计算状态的新颖程度,再增量式更新基准状态,直到训练结束.计算样本价值时,将状态的新颖程度考虑在内,再针对样本奖励值是否大于零分别进行计算.最后根据其样本价值结合排名选择和随机选择进行采样.该方法在Playing Atari 2600的控制问题中取得了更高的奖励值,说明该方法缓解了样本利用率低的问题,且通过增量式计算相似度减少了计算量.
Sample evaluation method based on incremental similarity

周瑞朋、秦进

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贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳550025

强化学习 样本利用率 样本评价 增量式 相似度

国家自然科学基金贵州省科学技术基金

61562009黔科合支撑[2020]3Y004号

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0408

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(7)
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