talk | corl‘23 最佳系统论文奖入围,庄子文:用深度强化学习让机器狗学会跑酷-爱代码爱编程
本期为TechBeat人工智能社区第547期线上Talk! 北京时间11月16日(周四)20:00,上海期智研究院实习研究员—庄子文的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播! 他与大家分享的主题是: “ 用深度强化学习让机器狗学会跑酷”,系统地介绍了他的团队在基于强化学习算法和软动力学约束让四足机器人的运动能力远超传统移动机器人的算
代码编织梦想
本期为TechBeat人工智能社区第547期线上Talk! 北京时间11月16日(周四)20:00,上海期智研究院实习研究员—庄子文的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播! 他与大家分享的主题是: “ 用深度强化学习让机器狗学会跑酷”,系统地介绍了他的团队在基于强化学习算法和软动力学约束让四足机器人的运动能力远超传统移动机器人的算
一、原理介绍 遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,常用于求解复杂问题。在机器人栅格地图最短路径规划中,遗传算法可以用来寻找最优路径。 遗传算法的求解过程包括以下几个步骤: 1. 初始化种群:随机生成一组初始解,每个解表示机器人在栅格地图上的路径。 2. 评估适应度:根据路径的长度或者其他评价指标,计算每个解的适应度值。 3. 选择操作:根据
一、巨型犰狳优化算法 巨型犰狳优化算法(Giant Armadillo Optimization,GAO)由Omar Alsayyed等人于2023年提出,该算法模仿了巨型犰狳在野外的自然行为。GAO设计的基本灵感来自巨型犰狳向猎物位置移动和挖掘白蚁丘的狩猎策略。GAO理论在两个阶段进行表达和数学建模:(i)基于模拟巨型犰狳向白蚁丘的运动的探索,以及(i
一、小龙虾优化算法COA 小龙虾优化算法(Crayfsh optimization algorithm,COA)由Jia Heming 等人于2023年提出,该算法模拟小龙虾的避暑、竞争和觅食行为,具有搜索速度快,搜索能力
一、5种多目标优化算法简介 1.1MOGWO 1.2MOJS 1.3NSWOA 1.4MOPSO 1.5MOAHA 二、5种多目标优化算法性能对比 为了测试5种算法的性能将其求解9个多目标测试函数(zdt1、zdt2 、zdt3、 zdt4、 zdt6 、Schaffer、 Kursawe 、Vienn
一、优化模型介绍 移动边缘计算的任务卸载与资源调度是指在移动设备和边缘服务器之间,将部分计算任务从移动设备卸载到边缘服务器,并合理分配资源以提高系统性能和降低能耗。 在本文所研究的区块链网络中,优化的变量为:挖矿决策(即
一、优化模型介绍 移动边缘计算的任务卸载与资源调度优化原理是通过利用配备计算资源的移动无人机来为本地资源有限的移动用户提供计算卸载机会,以减轻用户设备的计算负担并提高计算性能。具体原理如下: 任务卸载:移动边缘计算系统
一、优化模型介绍 移动边缘计算的任务卸载与资源调度优化原理是通过利用配备计算资源的移动无人机来为本地资源有限的移动用户提供计算卸载机会,以减轻用户设备的计算负担并提高计算性能。具体原理如下: 任务卸载:移动边缘计算系统
摘要:中科院自动化所蒲志强教授团队,提出一种基于关系图的深度强化学习方法,应用于多目标避碰包围(MECA)问题,使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多机器人位置信息,验证了方法的有效性和适应性。研究成果在2022年ICR
一、Q-learning简介 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本步骤如下: 1.
一、Q-learning简介 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本步骤如下: 1.
1.重写 AgentAction 方法 1.1 重写 AgentAction 方法 这段代码是一个重写了 AgentAction 方法的方法。以下是对每行代码解释: ①public override void AgentAction(float[] vectorAction) 这行代码声明了一个公共的、重写了父类的 AgentAction 方法
目录 1.编写ddpg.py 1.1 导入需要的包和其他的python文件 1.2 定义训练函数train() 1.2.1 代码总括 1.2.2 代码分解 1.3 定义测试函数test() 1.3.1 代码总括 1.3.2 代码分解 1.4 定义主函数 1.4.1 代码总括 1.4.2 代码分解 1.5 根据需要调用训练函数或者测试
一、策略网络的小结: 重要概念回顾: 1、动作价值函数QΠ(st,at) 动作价值函数是未来奖励总和Ut的条件期望,如果已知了策略函数Π与当前的状态st,QΠ就可以对所有的动作a打分,以此来决定选择哪个a 其实顾名思义就是给所有当前状态下所有动作打分的函数 2、状态价值函数VΠ(st)=EA[QΠ(st,A)],A~(·|st) 顾名思义就是给
更多内容,敬请访问:gym基础程序调试 | 老五笔记 import gym env=gym.make("LunarLander-v2",render_mode='human') env.action_space.seed(42) observation,info=env.reset(seed=42) for _ in range(1000):
Categorical类是PyTorch中的一个类,用于处理离散分类概率分布。它可以处理概率分布(probs)或者logits(对数概率)。Categorical类提供了一些实用方法,如生成随机样本、计算概率或对数概率等。 简单示例如下: import torch from torch.distributions.categorical import
文章目录 一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略(Policy)4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数6、值函数7、深度强化学习1. 背景与动机2. 关键要素3. 成功案例4. 挑战和
博客标题:The 37 Implementation Details of Proximal Policy Optimization 作者:Huang, Shengyi; Dossa, Rousslan Fernand
一、本文概要: actor是策略网络,用来控制agent运动,你可以把他看作是运动员,critic是价值网络,用来给动作打分,你可以把critic看作是裁判,这节课的内容就是构造这两个神经网络,然后通过环境给的奖励来学习这两个网络 1、首先看一下如何构造价值网络value network: Π 和QΠ这两个函数我们都不知道,应该怎么办呢? 》可
大家好,今天和各位分享一下 SAC (Soft Actor Critic) 算法,一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法。基于 OpenAI 的 gym 环境完成一个小案例,完整代码可以从我的 GitHub 中获得: https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model