数字孪生新突破｜如何用深度强化学习优化你的工业机器人？
文章概要：
1. 数字化双胞胎是将带有数据的模型信息可以被拓展到整个生命周期中去的技术，终实现虚拟与物理数据同步和一致。<>2. 本文提出了一种基于深度强化学习的工业机器人数字孪生模型更新方法，仿真工具建立了工业机器人数字孪生模型，同时基于深度确定性策略梯度(DDPG)对数字孪生模型的PID 参数、关节阻尼等关键参数进行优化，实现模型更新提高模型精度。br>3. 文章设计的工业机器人数字孪生模型框架主要由层、数字孪生空间和服务层组成。
4. 技成数字研究院专注于数字化双胞胎的虚实结合仿真调试领域，致力于成为智能制造数字孪生解决方案服务优质供应商。
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4. 技成数字研究院专注于数字化双胞胎的虚实结合仿真调试领域，致力于成为智能制造数字孪生解决方案服务优质供应商。
知识驱动的智能博弈对抗行动序列规划
文章概要：
1. 针对基于深度强化学习方法解决实际博弈序列规划问题中存在的探索利用矛盾、奖赏信号稀疏、利用率低、难以稳定收敛等问题，型生成
2. 提出基于知识驱动的方法，从用规则教、从数据、用问题等方面构建智能对抗行动序列规划模型，为提升探索-利用效率、精准奖励函数、加速算法收敛提供了理论支撑
3.基于强化学习的智能博弈对抗问题求解的难点问题了讨论，指出下一步深度强化学习走向实用的发展方向
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2. 提出基于知识驱动的方法，从用规则教、从数据、用问题等方面构建智能对抗行动序列规划模型，为提升探索-利用效率、精准奖励函数、加速算法收敛提供了理论支撑
3.基于强化学习的智能博弈对抗问题求解的难点问题了讨论，指出下一步深度强化学习走向实用的发展方向
【牛津大学博士论文】改进单智能体和多智能体深度强化学习方法
文章概要：
1. 本论文重点是识别一些阻碍RL代理在特定环境中学习的关键挑战，并改进现有方法，以提高代理的性能、样本效率以及学习到的策略的泛化能力。
2. 论文的部分关注单智能体RL环境中的探索问题，提出了一种新的方法，能够实现语义探索，从而在稀疏奖励任务中提高样本效率和性能。
. 论文的第二部分聚焦于合作的多智能体强化学习MARL），提出了的方法，如通用价值探索和可扩展的基于角色的学习。这些方法促进了之间的更好协调、更快的探索，并增强了代理适应新环境和新任务的能力，了零样本泛化能力，并提高了样本效率。
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2. 论文的部分关注单智能体RL环境中的探索问题，提出了一种新的方法，能够实现语义探索，从而在稀疏奖励任务中提高样本效率和性能。
. 论文的第二部分聚焦于合作的多智能体强化学习MARL），提出了的方法，如通用价值探索和可扩展的基于角色的学习。这些方法促进了之间的更好协调、更快的探索，并增强了代理适应新环境和新任务的能力，了零样本泛化能力，并提高了样本效率。
深度强化学习：人工智能如何在没有监督的情况下自主学习和决策
文章概要：
1. 介绍深度强化学习的基本原理和应用领域。深度强化学习是深度学习和强化学习的，可以让体在与环境的交互中学习到最优的行为策略。其应用领域非常广泛，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统、、医疗、机器人控制、视频游戏、导航、多智能体协作等。
2. 深度强化学习的基本原理是利用深度神经网络近似强化学习中的价值函数或者策略函数，从而可以处理高维度的状态空间和动作空间。
3 深度强化学习的应用领域非常广泛，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融、医疗、机器人控制、视频游戏、导航、多智能体协作等。
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2. 深度强化学习的基本原理是利用深度神经网络近似强化学习中的价值函数或者策略函数，从而可以处理高维度的状态空间和动作空间。
3 深度强化学习的应用领域非常广泛，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融、医疗、机器人控制、视频游戏、导航、多智能体协作等。
MIT推出AI股票交易者，优化股票选择和执行的层次方法
文章概要：
1. 现代投资组合理论（MPT）旨在最大化收益或最小化风险，但实施复杂。深度强化学习（DRL）在自动化股票交易中展现出潜力，但面临维度诅咒、交易动作惯性和投资组合多样性不足等挑战。本文提出一种新策略：分层强化交易者（HRT），采用双层分层强化学习框架。
2. HRT结合基于近端策略优化（PPO）的高层控制器（HLC）进行股票选择，和基于深度确定性策略梯度（DDPG）低层控制器（LLC）优化交易执行<> 3. HRT在2021和2022年表现优于DDPG和PPO模型，显示出较低的回撤和良好的风险管理。
4. 本方法有效应对了维度诅咒、交易动作惯性和投资组合多样性不足等挑战，为复杂市场中的盈利和稳健算法设计提供了新思路。
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2. HRT结合基于近端策略优化（PPO）的高层控制器（HLC）进行股票选择，和基于深度确定性策略梯度（DDPG）低层控制器（LLC）优化交易执行<> 3. HRT在2021和2022年表现优于DDPG和PPO模型，显示出较低的回撤和良好的风险管理。
4. 本方法有效应对了维度诅咒、交易动作惯性和投资组合多样性不足等挑战，为复杂市场中的盈利和稳健算法设计提供了新思路。
基于深度强化学习的工业机器人数字孪生模型更新方法
文章概要：
1. 本文提出了一种基于深度强化学习的工业机器人孪生模型方法
2. 该方法应用仿真工具Coppeliasim建立了工业机器人数字孪生模型。<> 3. 基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法对数字孪生模型的PID参数、关节阻尼等关键参数进行优化。
4. 实现模型的参数更新，提高模型精度。
5.ABB–IRB2400工业机器人仿真同步试验，验证了所方法的有效性。
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2. 该方法应用仿真工具Coppeliasim建立了工业机器人数字孪生模型。<> 3. 基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法对数字孪生模型的PID参数、关节阻尼等关键参数进行优化。
4. 实现模型的参数更新，提高模型精度。
5.ABB–IRB2400工业机器人仿真同步试验，验证了所方法的有效性。
深度强化学习：人工智能如何在没有监督的情况下自主学习和决策
文章概要：
1. 深度强化学习是深度学习和强化学习的结合，是一种端对端的决策控制系统，应用于动态决策、实时预测、仿真模拟、游戏博弈等领域。
2. 深度强化学习的基本原理是利用深度神经网络来近似强化学习中的价值函数或者策略函数，可以处理高维度的状态空间和动作空间。
3 深度强化学习的应用领域广泛，包括计算机视觉、语音识别语言、系统、金融、医疗、机器人控制、视频游戏导航、多智能体协作等
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2. 深度强化学习的基本原理是利用深度神经网络来近似强化学习中的价值函数或者策略函数，可以处理高维度的状态空间和动作空间。
3 深度强化学习的应用领域广泛，包括计算机视觉、语音识别语言、系统、金融、医疗、机器人控制、视频游戏导航、多智能体协作等