| 基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络 |
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| 引用本文： | 樊龙涛,张森,普杰信,刘源源.基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络[J].火力与指挥控制,2020,45(1):47-52. |
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| 作者姓名： | 樊龙涛 张森 普杰信 刘源源 |
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| 作者单位： | 河南科技大学信息工程学院,河南 洛阳 471023,河南科技大学信息工程学院,河南 洛阳 471023,河南科技大学信息工程学院,河南 洛阳 471023,河南科技大学信息工程学院,河南 洛阳 471023 |
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| 摘 要： | 针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。
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| 关 键 词： | 多智能体 强化学习 局部可观测 经验回放机制 重要性采样 |
Enforced DDRQN Network Based on Off-environment Importance Sampling |
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| FAN Long-tao,ZHANG Sen,PU Jie-xin,LIU Yuan-yuan.Enforced DDRQN Network Based on Off-environment Importance Sampling[J].Fire Control & Command Control,2020,45(1):47-52. |
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| Authors: | FAN Long-tao ZHANG Sen PU Jie-xin LIU Yuan-yuan |
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