DHC log 2009-4-20 21 22 23

返校四天,按计划进行英语和SCJP复习。

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周四了,返校回来又过了四天,依然按计划行事,英语+SCJP复习中....

### 多智能体强化学习中DCC、DHC、HELSA概述与实现细节 #### DCC(Decentralized Cooperative Critic) 在多智能体环境中,DCC方法允许各智能体独立行动的同时共享一个全局评估函数来促进合作。这种方法通过引入集中式的批评家网络,在训练过程中利用所有智能体的状态动作对环境的影响来进行更精确的价值估计[^1]。 对于DCC的具体实施: - **状态表示**:每个智能体维护自己的局部观察作为输入给策略网络。 - **价值函数更新**:采用中心化的批评家接收来自所有智能体的信息并计算联合行为下的预期回报。 ```python def update_critic(states, actions, rewards, next_states): # 计算TD误差用于梯度下降 target = rewards + gamma * critic(next_states).detach() loss = F.mse_loss(critic(states), target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` #### DHC(Differentiable Heuristic Critic) DHC是一种改进型的方法,它不仅考虑了当前状态下采取的动作对未来收益的影响,还加入了启发式规则以指导探索过程。这使得算法能够在复杂任务上更快收敛到最优解,并提高样本效率[^2]。 具体来说,DHC会额外定义一个基于领域知识构建的辅助损失项加入到原本的目标函数之中: \[ L(\theta)=\sum_{t=0}^{T}\left[r(s_t,a_t)+V^\pi(s_{t+1})-\hat{Q}(s_t,a_t;\theta)\right]^2+\lambda H(a_t|s_t) \] 其中\(H\)代表由专家设计的经验法则所形成的正则化因子;而参数\(\lambda\)用来平衡两者之间的权重关系。 #### HELSA(Hierarchical Entropy-based Local Search Algorithm) HELSA旨在解决大规模MAS问题时面临的维度灾难挑战。该框架提出了分层结构以及熵调节机制相结合的方式,既能够有效降低搜索空间又可以保持足够的多样性防止过早陷入局部极值点附近徘徊不前的情况发生[^3]。 其核心思想在于将整个决策流程划分为多个层次模块分别处理不同抽象级别的子目标设定工作; 同时引入随机性因素鼓励尝试新颖路径从而增强泛化能力. ```python class HierarchicalAgent: def __init__(self, levels_configurations): self.levels = [] for config in levels_configurations: level_policy = PolicyNetwork(config['input_dim'], config['output_dim']) self.levels.append(level_policy) def act(self, state): action_probabilities = None for i, policy in enumerate(self.levels): if i == 0: input_state = state else: input_state = previous_action action_distribution = policy(input_state) sampled_action = torch.multinomial(action_distribution, num_samples=1) entropy_term = -torch.sum(action_distribution * torch.log(action_distribution)) if not action_probabilities: action_probabilities = action_distribution else: combined_probs = action_probabilities.unsqueeze(-1) * action_distribution previous_action = sampled_action.item() final_action = np.argmax(combined_probs.detach().numpy()) return final_action ```
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