45、基于深度强化学习的分布式组件系统集成方法

基于深度强化学习的分布式组件系统集成方法

1. 核心算法与目标函数

1.1 目标函数 $L_{CLIP}$

目标函数 $L_{CLIP}(\theta)$ 的表达式为：
$L_{CLIP} (\theta) = \hat{E}_t[\min(r_t(\theta) \hat{A}_t, clip(r_t(\theta), 1 -\epsilon, 1 + \epsilon) \hat{A}_t)]$
其中：
- $\hat{E}_t$ 表示时间步上的经验期望。
- $\hat{A}_t$ 是时间 $t$ 时所选动作的估计优势。
- $clip$ 函数用于将 $r_t(\theta)$ 的值限制在 $(1 - \epsilon, 1 + \epsilon)$ 之间，其定义如下：
$clip(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon) = \begin{cases}
1 + \epsilon, & \text{if } r_t(\theta) \geq 1 + \epsilon \
1 - \epsilon, & \text{if } r_t(\theta) \leq 1 - \epsilon \
r_t(\theta), & \text{otherwise}
\end{cases}$
当 $r_t(\theta)$ 不在区间 $(1 - \epsilon, 1 + \epsilon)$ 内时，$clip(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon)$ 的梯度为零。该目标函数的主要思想是激励能带