文档介绍：该【杠板归强化学习在动态规划中的应用 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【杠板归强化学习在动态规划中的应用 】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。杠板归强化学****在动态规划中的应用强化学****基础概念动态规划原理概述杠板归与强化学****的关联性杠板归算法的强化学****表述在动态规划中的应用场景强化学****方法提升杠板归效率杠板归的强化学****改进策略强化学****对杠板归应用的展望ContentsPage目录页动态规划原理概述杠板归强化学****在动态规划中的应用动态规划原理概述动态规划原理概述主题名称:。。。主题名称:。。。动态规划原理概述主题名称:。,用于计算状态值。。主题名称:。,通过最大化或最小化价值函数来确定最佳策略。。动态规划原理概述主题名称:。,从而获得最佳长期结果。,例如价值迭代或策略迭代。主题名称:,用于计算状态的值或更新策略。,将问题分解为子问题。,价值函数近似通过函数逼近器来估计真实价值函数,使其更易于计算。,可以使用函数逼近器(如神经网络)来迭代更新价值函数近似值。,可以证明价值函数近似的收敛,并为强化学****算法提供理论基础。探索--利用困境,即在探索新状态和利用已知知识之间进行权衡。,通过逐步增加对未知状态的探索概率来避免过早收敛。,杠板归会自动调整探索概率,实现探索和利用之间的平衡。,价值函数可能是非线性的和高维的,这给函数逼近器带来了挑战。,使函数逼近器对初始条件和逼近误差具有鲁棒性。,提高算法的稳定性和性能。,即时间一致性。,使其适合于动态且不确定的环境。,提高算法的可靠性。,需要并行化以加速学****过程。,提高训练效率。,强化学****算法可以更快速地学****复杂任务。,开发更强大的价值函数近似器,用于处理高维和非线性环境。-利用困境的理论边界,为算法设计提供新的见解。,以协调复杂的决策和合作任务。