强化学习的网络模型设计
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发布时间：2022-04-22 09:56
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时间：2023-10-09 12:57
每一个自主体是由两个神经网络模块组成，即行动网络和评估网络。行动网络是根据当前的状态而决定下一个时刻施加到环境上去的最好动作。
对于行动网络，强化学习算法允许它的输出结点进行随机搜索，有了来自评估网络的内部强化信号后，行动网络的输出结点即可有效地完成随机搜索并且选择好的动作的可能性大大地提高，同时可以在线训练整个行动网络。用一个辅助网络来为环境建模，评估网络根据当前的状态和模拟环境用于预测标量值的外部强化信号，这样它可单步和多步预报当前由行动网络施加到环境上的动作强化信号，可以提前向动作网络提供有关将候选动作的强化信号，以及更多的奖惩信息(内部强化信号)，以减少不确定性并提高学习速度。
进化强化学习对评估网络使用时序差分预测方法TD和反向传播BP算法进行学习，而对行动网络进行遗传操作，使用内部强化信号作为行动网络的适应度函数。
网络运算分成两个部分，即前向信号计算和遗传强化计算。在前向信号计算时，对评估网络采用时序差分预测方法，由评估网络对环境建模，可以进行外部强化信号的多步预测，评估网络提供更有效的内部强化信号给行动网络，使它产生更恰当的行动，内部强化信号使行动网络、评估网络在每一步都可以进行学习，而不必等待外部强化信号的到来，从而大大地加速了两个网络的学习。
