今日AI-深度强化学习-2024年11月30日

1 郑州清智机器人创新中心是郑州市高新区人民政府联合清华河北共同建设的科技项目>. 阿尔伯塔等机构研究者了stream-x算法，这是类强化学习，用于预测和流式障碍，并匹配批量强化学习样本效率>.通过引入流式深度强化学习方法 ——Stream TD (λ)、 Qλ) Stream AC ()，统称为-x算法，并利用资格迹来解决障碍问题
4. 该研究通过比较不同算法的曲线来研究stream-x方法的效率
5.团队探究了Stream-x算法在运行时的稳定性，揭示是否可以而不出现任何问题

1. 强化学习简介：强化学习是机器学习的一个分支，其灵感来源于心理学里的行为主义理论，通过环境给予的奖励或惩罚的刺激，让训练对象逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。其主要特点包括试错学习、延迟反馈、时间因素和当前行为影响后续数据等。
2. 强化学习详解：强化学习的基本组成部分包括Agent、Environment、State、Action和Reward强化学习的训练过程基于马尔可夫决策过程，通过指导Agent行动，如Value Based、Policy Based和Actor-Critic等。在训练过程中，会遇到“EE”问题，需要在探索和利用之间进行平衡。此外，强化学习在实际应用中还面临着Reward设置、采样训练耗时过长和容易陷入局部最优等难点。 阅读原文

麦考瑞大学的Abdolvahab等人提出了一种基于深度强化学习和网格变形集成的微通道内单针翅形状优化方法

文章概要：

1 麦考瑞大学的Abdolvahab等人提出了一种深度强化学习和网格变形集成的微通道内针翅形状优化。
2. 该方法结合了深度强化学习和计算流体动力学 (CFD) 求解器，利用径向基函数插值技术通过立即更改网格来消除网格划分步骤，从而显着减少所需的时间。br> 3. 该方法有效提高传热2341%，降低压降68%-7%。
4. 与最初的圆形销相比框架的TPF提高了52%-98。

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强化学习：机器如何通过试错学习

文章概要：

. 强化学习与目标：以试错基础让机器通过与环境的交互能够最大化累计奖励的策略
2. 强化学习核心概念：智能体、、状态、、奖励
3 强化学习的基本原理马尔可夫过程函数策略
. 强化的算法值迭代策略、-learning深度学习
5.学习应用领域：游戏AI、控制金融领域、管理
6. 强化学习挑战样本效率低探索与利用的、维度状态空间稳定性和收敛性
7 学习强化学习的夯实数学基础、学习算法项目、经典论文
8. 强化学习的未来样本效率提升、与可靠性、多智能体协作、跨领域

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流式深度学习终于奏效了！强化学习之父Richard Sutton力荐

文章概要：

1. 本文介绍了stream-x算法，这是第一类强化学习用于克服预测和控制流式障碍，并匹配批量强化学习的样本
2 该算法无需使用重放、批量更新或网络，即可从最新经验中学习> 3.了提高算法可读性，作者使用了颜色编码：紫色表示层归一化蓝色表示观测规一化，表示缩放，表示长，棕色表示初始化
4 实验结果表明，-x不同环境能够克服流式障碍，与其他批处理方法相当
5 该算法长时间运行时具有稳定性，可以长时间运行而不任何

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