文档介绍：该【基于深度学习的多目标动态规划价值函数逼近 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【27】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于深度学习的多目标动态规划价值函数逼近 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,克服传统动态规划方法中价值函数手动设计的局限性。、循环神经网络等深度学****架构可以从原始状态表示中自动提取特征,简化了特征工程过程。,同时优化价值函数和策略,提高决策效率和准确性。,提高决策质量。,如PolicyGradients、Actor-Critic方法,可以与深度学****模型结合,实现策略的连续更新和优化。,使得策略搜索更加高效和鲁棒。,提取决策相关的信息。、变分自编码器等无监督学****技术可以用于学****低维、有意义的状态表示。,深度学****模型可以更准确地估计价值函数和制定策略,提高决策性能。,提高动态规划问题的求解效率。,如MapReduce、Spark,可以并行化深度学****模型的训练过程,缩短训练时间。、复杂问题。深度学****近似动态规划探索-,在决策过程中不断学****和改进策略。-贪婪法、汤普森采样等算法可以与深度学****模型结合,实现探索和利用的动态调整。-利用权衡的优化可以加快策略的收敛速度,提高决策效率。,应对环境变化和不确定性。,如Dropout、BatchNormalization,可以提高模型的泛化能力,降低过拟合风险。,确保动态规划方法在现实世界中表现稳定和有效。:多目标动态规划问题涉及同时优化多个相互矛盾的目标。每个目标通过其价值函数表示,该函数衡量沿轨迹实现目标的望值。:问题状态由系统当前的所有相关信息组成。动作空间是允许从当前状态采取的所有可能的动作的集合。:状态转移函数描述了系统在执行动作后的状态如何变化。奖励函数衡量在给定状态执行给定动作时获得的即时回报。:在多目标动态规划中,计算每个目标的精确价值函数通常是不可行的。价值函数逼近使用近似函数(例如神经网络)来估计准确的价值函数。:基于深度学****的价值函数逼近器可以近似复杂非线性价值函数。深度神经网络、卷积神经网络和其他神经网络拓扑结构已被广泛用于此目的。:训练价值函数逼近器涉及最小化损失函数,该函数衡量预测价值函数与真实价值函数之间的误差。常用的损失函数包括均方误差损失和交叉熵损失。:算法通过使用价值函数逼近器迭代更新状态的值来解决动态规划问题。在每次迭代中,算法计算新状态值并更新价值函数逼近器。:算法通过搜索目标值之间的帕累托最优权衡来生成帕累托最优解的集合。帕累托最优解是不可能通过改进一个目标而改善另一个目标的解。:算法的收敛性是指它保证在有限次迭代后收敛于最优解。算法的稳定性是指它对逼近器的微小变化不敏感。:多目标动态规划在资源分配问题中得到了广泛的应用,例如带宽分配、库存管理和能源调度。:多目标动态规划用于规划复杂环境中的路径,同时考虑多个目标,如距离、时间和成本。:多目标动态规划用于控制机器人以实现多个目标,例如导航、操纵和避障。:将深度学****技术与强化学****相结合,为解决多目标动态规划问题开辟了新的可能性。:元学****技术可以从多个任务中学****从而能够快速适应新的多目标动态规划问题。:分布式算法可以解决大型多目标动态规划问题,将问题分解为较小的子问题,并并行解决。