今日AI-深度强化学习-2024年11月8日

1 本文介绍了一种数模工具Deep Q-network，简称DQ一种基于的Q-Learing算法和强化算法是首个成功将深度学习应用于解决强化学习任务的算法之一。br> 2 文章介绍了DQN的计划，包括初始化网络、选择动作、TD target、计算损失函数、更新Q参数等步骤。
3.还介绍了DQN的实际应用包括商业决策、市场定价决策、产品推广策略等br> 4 文章提供了N算法流程图和代码节选。

1. 基于未来现代化海上作战背景，提出利用多智能体深度强化学习方案来完成无人艇群博弈对抗中的协同围捕任务。
2. 根据不同的作战模式和应用场景，提出基于分布式执行的智能体深度确定性策略梯度算法。
3. 模拟具体场景平台，设计多智能体网络模型、奖励函数机制以及训练策略。
4. 通过仿真实验表明，训练得到的我方无人艇经过博弈能够有效完成对敌方的围捕拦截任务。

1. 基于未来现代化海上作战背景，多智能体深度强化学习方案来完成无人艇群博弈对抗中的协同围捕任务。
2. 采用分布式执行的多智能体深度确定性策略梯度算法，并对其原理进行了介绍。
3. 模拟具体作战场景平台，设计多智能体网络模型、奖励以及训练策略。
4. 实验结果表明，文中方法可以应对敌方无人艇的协同围捕决策问题，在不同作战场景下具有较高的效率，为未来复杂作战场景下无人艇智能决策研究提供理论参考价值。

1. 由于可再生能源发电的随机性和储能系统的时间序列耦合特性，在构建微电网经济调度模型时需要适当模拟不确定变量并相应地开发可高效处理多目标问题的优化算法。
2. 本文提出了一种能够计及不确定性因素且高效的基于深度强化学习与启发式算法的微电网多时间尺度调度方法，以实现经济环保运行
3. 本文所提方法从日前、日内两个时间尺度对微电网进行优化。日前优化阶段利用短期预测数据进行初步决策，以最小化运营成本。日内调度阶段以日前优化方案为参考，必要时对日前运行方案进行修正，以应对可再生能源的实时波动。
4. 将日内优化过程解耦为全局和局部两阶段，全局阶段被建模为一个非凸的非线性优化问题并采用启发式算法进行求解，局部阶段被建模为一个马尔可夫决策过程采用深度强化学习方法求解，将深度强化学习与启发式算法相结合提高了强化学习的训练速度和收敛环境下的奖励函数设计困难问题。
5. 最后，算例分析验证了所提出的方案实现了调度成本和计算速度的优化，并且适用于微电网的实时调度。

1. 蔚山大学的Young-Hak等人介绍了一种深度强化学习框架，用于机器人辅助冠状动脉介入治疗中的自主导丝导航。
2. 该框架使用Rainbow，分段学习方法来确定如何最好地使用人类演示、迁移学习和权重初始化来加速。
3. 本文的框架开辟了机器人辅助干预自动化的新方向，涉及机械的物理空间中的RL提供指导。

1. 强化学习和学习是机器学习中的两种重要方法，强化学习通过智能体与环境交互学习最优策略，模仿学习通过观察专家示范行为学习执行任务。
2. 强化学习需要不断探索新动作以发现更高奖励，重视长期累积奖励，模仿学习直接从专家知识中学习，适用于试错成本高或环境反馈不明确的任务。
3. 强化学习和模仿学习可用于多种场景，但面临数据稀缺、环境动态变化、任务周期长、自然语言指令模糊等问题。
4. 为解决这些问题，研究人员使用了多种策略，如改进轨迹并学习偏好、提升模仿学习在数据利用和泛化能力方面的表现、减少人类干预、扩充数据集、提高机器人在长周期操作任务中的性能、提高策略的鲁棒性等。
5. 这些策略有助于机器人在不同场景下更好地执行任务，推动了强化学习和模仿学习在具身智能领域的发展，为未来在更多实际场景中的应用奠定了基础。

1. 文章介绍了一些深度学习领域的人物，如Michael I. Jordan、Yoshua Bengio、Andrew NG等，以及他们的学生和研究成果。
2. 文章提到了深度学习的两种类型，即传统经典AI和现代新型AI，并阐述了深度学习的核心在于提供了一种形式化的直觉，可以端到端的训练一个大网络，用数据不断强化，更优雅的实现我们的目标。
3. 文章认为，深度学习是范式之变，是智能之核心，所有这些孤勇者们，之所以敢于在黑夜里一路前行至今，离不开坚实的基础和对深度强化学习的理解，还有永葆初心的兴趣和天才般的直觉