![](/images/graphics-bg.png)
A Dynamic Adjusting Reward Function Method for Deep Reinforcement Learning with Adjustable Parameters
المؤلفون المشاركون
Gao, Xiaoguang
Wan, Kaifang
Hu, Zijian
Zhai, Yiwei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In deep reinforcement learning, network convergence speed is often slow and easily converges to local optimal solutions.
For an environment with reward saltation, we propose a magnify saltatory reward (MSR) algorithm with variable parameters from the perspective of sample usage.
MSR dynamically adjusts the rewards for experience with reward saltation in the experience pool, thereby increasing an agent’s utilization of these experiences.
We conducted experiments in a simulated obstacle avoidance search environment of an unmanned aerial vehicle and compared the experimental results of deep Q-network (DQN), double DQN, and dueling DQN after adding MSR.
The experimental results demonstrate that, after adding MSR, the algorithms exhibit a faster network convergence and can obtain the global optimal solution easily.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hu, Zijian& Wan, Kaifang& Gao, Xiaoguang& Zhai, Yiwei. 2019. A Dynamic Adjusting Reward Function Method for Deep Reinforcement Learning with Adjustable Parameters. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197117
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hu, Zijian…[et al.]. A Dynamic Adjusting Reward Function Method for Deep Reinforcement Learning with Adjustable Parameters. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197117
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hu, Zijian& Wan, Kaifang& Gao, Xiaoguang& Zhai, Yiwei. A Dynamic Adjusting Reward Function Method for Deep Reinforcement Learning with Adjustable Parameters. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197117
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1197117
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)