强化学习：DDPG算法综述
文章概要：
1. 深度强化学习（DRL）在解决高维状态和动作空间中的复杂决策问题方面取得了显著成果
2. DDPG作为一种的DRL，采用演员-评论家方法，结合了基于价值和策略的强化学习方法的优势
3. 本研究全面审视DDPG的最新发展、模式、障碍和潜在机会
4. 通过对Scopus、Web of Science和ScienceDirect等学术数据库进行系统搜索，确定了018年至2023年发表的85项相关研究
5. 全面概述了DDPG的关键概念和组成部分，包括其公式、实现和训练
6. 重点介绍了DDPG自动驾驶、无人机、资源分配、通信与物联网、机器人技术和金融等领域的应用情况
7. 深入比较了DDPG与其他深度强化学习算法和传统强化学习方法，强调了其优势和局限性
8. 讨论了DDPG的挑战和潜在的未来研究方向
9. 该内容总结了多篇关于深度强化学习在不同领域的应用的论文，驾驶、无线通信、任务分配、股票交易、电力市场等方面的研究
10. 这些论文探讨了如何使用深度强化学习来决策过程，提高效率和性能
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2. DDPG作为一种的DRL，采用演员-评论家方法，结合了基于价值和策略的强化学习方法的优势
3. 本研究全面审视DDPG的最新发展、模式、障碍和潜在机会
4. 通过对Scopus、Web of Science和ScienceDirect等学术数据库进行系统搜索，确定了018年至2023年发表的85项相关研究
5. 全面概述了DDPG的关键概念和组成部分，包括其公式、实现和训练
6. 重点介绍了DDPG自动驾驶、无人机、资源分配、通信与物联网、机器人技术和金融等领域的应用情况
7. 深入比较了DDPG与其他深度强化学习算法和传统强化学习方法，强调了其优势和局限性
8. 讨论了DDPG的挑战和潜在的未来研究方向
9. 该内容总结了多篇关于深度强化学习在不同领域的应用的论文，驾驶、无线通信、任务分配、股票交易、电力市场等方面的研究
10. 这些论文探讨了如何使用深度强化学习来决策过程，提高效率和性能
综述 | 强化学习中Transformers 的应用
文章概要：
1. 本文是一篇Transformers应用于强化学习的综述，试图系统地回顾Transformers应用于的，对现有工作按Transformers的> 2. 强化学习(RL)序列决策，近年来成为监督学习的DRL中采用Transform火热
. TransformersL具有以下难题性、RL算法对设计选择的高敏感性、计算和内存成本高、对训练数据的需求 Transformers应用分类：用于学习、用于模型学习、顺序决策、用于通用智能体。br> 5. 未来研究方向在线和学习、结合RL和（自）监督ers决策结构、发展更的智能体、探索与其他研究趋势的联系。
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. TransformersL具有以下难题性、RL算法对设计选择的高敏感性、计算和内存成本高、对训练数据的需求 Transformers应用分类：用于学习、用于模型学习、顺序决策、用于通用智能体。br> 5. 未来研究方向在线和学习、结合RL和（自）监督ers决策结构、发展更的智能体、探索与其他研究趋势的联系。
6000字！一文搞懂强化学习八大经典算法
文章概要：
1. 马尔可夫过程算法：核心原理基于马尔可夫链和马尔可夫决策过程（），特点有无性、转移概率、奖励函数、折扣因子等，优势包括适用性广、理论成熟、策略优化等，劣势包括计算复杂度高、模型依赖性等。
2. DDPG算法：结合了深度学习和确定性策略梯度，解决连续动作空间的决策问题，特点包括连续动作空间、无模型学习、探索与利用等，优势包括高效处理连续动作、稳定性和收敛性等，劣势包括对超参数敏感、训练数据大等。
3. Q-learning算法：无模型的强化学习算法，属于价值迭代方法特点包括无模型、离线学习、适用于离散状态和动作空间等，优势包括简单性、稳定性等，劣势包括状态爆炸问题、过度估计等。
4. Actor-Critic算法：结合了策略梯度和价值函数估计，特点包括集成方法、实时更新、减少方差等，优势包括样本效率、灵活性等，劣势包括超参数调整、过拟合风险等。
5. 最大熵算法：基于最大熵原理的一类统计学习方法，特点包括无偏性、灵活性、鲁棒性等，优势包括准确性、泛化能力等，劣势包括计算复杂度、对特征函数的依赖等。
6. PPO算法基于策略梯度的强化学习算法，特点包括策略梯度方法、近端操作、重要性采样等，优势包括稳定性强、样本效率高等，劣势包括结构复杂、计算成本高等。
7. 演员-评论家算法：结合了策略梯度价值函数学习，特点包括结合策略和价值学习、实时更新、减少方差等，优势包括样本效率灵活性等，劣势包括超参数调整、过拟合风险等。
8. Sarsa算法：基于时序差分学习的在线强化学习算法，特点包括在线学习、状态-对、策略一致性等，优势包括稳定性、实时决策等，劣势包括收敛速度、对初始策略依赖等。
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2. DDPG算法：结合了深度学习和确定性策略梯度，解决连续动作空间的决策问题，特点包括连续动作空间、无模型学习、探索与利用等，优势包括高效处理连续动作、稳定性和收敛性等，劣势包括对超参数敏感、训练数据大等。
3. Q-learning算法：无模型的强化学习算法，属于价值迭代方法特点包括无模型、离线学习、适用于离散状态和动作空间等，优势包括简单性、稳定性等，劣势包括状态爆炸问题、过度估计等。
4. Actor-Critic算法：结合了策略梯度和价值函数估计，特点包括集成方法、实时更新、减少方差等，优势包括样本效率、灵活性等，劣势包括超参数调整、过拟合风险等。
5. 最大熵算法：基于最大熵原理的一类统计学习方法，特点包括无偏性、灵活性、鲁棒性等，优势包括准确性、泛化能力等，劣势包括计算复杂度、对特征函数的依赖等。
6. PPO算法基于策略梯度的强化学习算法，特点包括策略梯度方法、近端操作、重要性采样等，优势包括稳定性强、样本效率高等，劣势包括结构复杂、计算成本高等。
7. 演员-评论家算法：结合了策略梯度价值函数学习，特点包括结合策略和价值学习、实时更新、减少方差等，优势包括样本效率灵活性等，劣势包括超参数调整、过拟合风险等。
8. Sarsa算法：基于时序差分学习的在线强化学习算法，特点包括在线学习、状态-对、策略一致性等，优势包括稳定性、实时决策等，劣势包括收敛速度、对初始策略依赖等。
基于深度强化学习动态优化投资组合
文章概要：
1. 引言：人工智能在自然语言处理方面取得显著进步，OpenAI的ChatGPT引发广泛讨论。传统投资组合优化方法存在局限性，本研究探讨深度强化学习在投资组合优化中的潜力。
2. 文献综述：Markowitz建立现代投资组合理论，Samuelson提出函数，Black-Litterman模型包含主观元素，传统金融计量分析方法和复杂方法无法充分捕捉投资组合权重调整的动态特性。
3. DRL模型配置：深度强化学习是一种符合马尔可夫决策过程框架的动态优化方法，本研究定义投资组合交易者，建立状态、行动和奖励规范，并实施带有深度神经网络的DRL算法以优化投资组合。
4. DRL算法选择和网络结构：本研究选择近端策略优化算法，开发创新的平均夏普比率奖励函数计算方法，优化Actor-Critic框架，通过PPO实现。
5. 实证测试：本研究构建投资组合，使用从CSI300指数中随机选择成分股进行分析，采用包括年平均回报率、年波动率、年夏普比率、年Sortino比率、最大回撤、Calmar比率、正回报百分比和平均收益-损失比率的性能指标。
6. 结论：传统金融计量优化模型主要使用静态框架来管理资产无法捕捉现实交易环境中资产权重持续动态演变。深度强化学习是一种数据驱动的动态优化框架，在投资组合优化中具有特殊有效性。
阅读原文
2. 文献综述：Markowitz建立现代投资组合理论，Samuelson提出函数，Black-Litterman模型包含主观元素，传统金融计量分析方法和复杂方法无法充分捕捉投资组合权重调整的动态特性。
3. DRL模型配置：深度强化学习是一种符合马尔可夫决策过程框架的动态优化方法，本研究定义投资组合交易者，建立状态、行动和奖励规范，并实施带有深度神经网络的DRL算法以优化投资组合。
4. DRL算法选择和网络结构：本研究选择近端策略优化算法，开发创新的平均夏普比率奖励函数计算方法，优化Actor-Critic框架，通过PPO实现。
5. 实证测试：本研究构建投资组合，使用从CSI300指数中随机选择成分股进行分析，采用包括年平均回报率、年波动率、年夏普比率、年Sortino比率、最大回撤、Calmar比率、正回报百分比和平均收益-损失比率的性能指标。
6. 结论：传统金融计量优化模型主要使用静态框架来管理资产无法捕捉现实交易环境中资产权重持续动态演变。深度强化学习是一种数据驱动的动态优化框架，在投资组合优化中具有特殊有效性。
近期成果展示 | IEEE IOTJ | 多无人机辅助车联网下基于联邦深度强化学习的资源分配与协作卸载
文章概要：
1. 福州大学陈哲毅研究员团队的工作被中科院1区期刊IEEE IOT录用，介绍了多无人机辅助车联网下基于联邦深度强化学习的资源分配
2. 提出RACOMU框架，引入凸优化理论解耦原始问题，通过求解KKT条件获得近似最优分配，卸载策略。
3. 所提出的面向UAV辅助IoV资源分配与卸载系统由一个系统管理员、UAVs和VTs组成。
4. 执行任务时分本地计算和UAV两种模式。
. 基于凸优化的资源分配，将问题解耦为凸规划问题，使用拉格朗日乘子法求解。br>6. 基于FDRL的协作卸载，设计了一种基于FDR的协作卸载策略，旨在做出近优卸载与协作卸载决策的同时降低数据隐私泄露的风险。
7.验证了所RACOM的有效性，不同场景下，与基准方法相比，RACOMU在任务延迟、决策时间和负载方面表现出更好的性能。
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2. 提出RACOMU框架，引入凸优化理论解耦原始问题，通过求解KKT条件获得近似最优分配，卸载策略。
3. 所提出的面向UAV辅助IoV资源分配与卸载系统由一个系统管理员、UAVs和VTs组成。
4. 执行任务时分本地计算和UAV两种模式。
. 基于凸优化的资源分配，将问题解耦为凸规划问题，使用拉格朗日乘子法求解。br>6. 基于FDRL的协作卸载，设计了一种基于FDR的协作卸载策略，旨在做出近优卸载与协作卸载决策的同时降低数据隐私泄露的风险。
7.验证了所RACOM的有效性，不同场景下，与基准方法相比，RACOMU在任务延迟、决策时间和负载方面表现出更好的性能。
自动驾驶中的智能决策：LLM引导的深度强化学习框架
文章概要：
1. 北理工研究团队提出自动驾驶决策框架LGDRL，通过整合大型语言模型LLM作为驾驶专家，为深度强化学习L提供智能指导，提高学习效率和决策质量。
2. LGDRL框架的特点在于其专家策略约束算法和LLM干预交互机制。
3. 本技术的总体思路是将大型语言模型LLM与深度强化学习DRL相结合，以提高自动驾驶车辆在复杂交通场景中的能力。
4. LGDRL框架的具体处理过程包括M驾驶专家、专家策略约束算法、LLM干预交互机制、实验验证。br> 5. 论文提出LGDRL框架，通过整合大型语言模型LLM来提供智能指导，以提高深度强化学习DRL在自动驾驶决策中的学习效率和性能。
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2. LGDRL框架的特点在于其专家策略约束算法和LLM干预交互机制。
3. 本技术的总体思路是将大型语言模型LLM与深度强化学习DRL相结合，以提高自动驾驶车辆在复杂交通场景中的能力。
4. LGDRL框架的具体处理过程包括M驾驶专家、专家策略约束算法、LLM干预交互机制、实验验证。br> 5. 论文提出LGDRL框架，通过整合大型语言模型LLM来提供智能指导，以提高深度强化学习DRL在自动驾驶决策中的学习效率和性能。
深度强化学习及其在真实世界的工业应用
文章概要：
1. 本书作为一座桥梁，连接了深度L）的理论基础与在各种工业环境中实施这些技术实际、可操作见解，成为身处技术创新前沿的专业人士和爱好者们的宝贵资源。
2. 近年来，人工智能（AI）领域发生了的变革，深度强化学习（DRL）成为解决决策问题的强大范式。
3. 随着对人工智能的需求不断增长，专业人士和爱好者不仅要了解深度强化学习的理论基础，还要了解其在现实世界中的实际应用，这一点变得越来越重要。br> 4. 在本书中，我们试图发现DRL的内部工作原理及其在现实世界中的应用。我们首先制定强化学习的基本原则，建立先进的DRL算法和技术。
5. 深度强化学习（DR已被证明在解决从游戏到机器人控制等领域的复杂问题方面非常。同时，它从受控环境到实际应用的无缝转换也带来了各种困难和机遇。本文全面考察了在现实世界中应用DRL的机遇和挑战，全面探讨了这一动态领域的挑战和机遇。
6. 本书还讨论了深度强化学习在机器人和自主系统、在医疗保健和生物医学金融、中的应用和相关算法。
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2. 近年来，人工智能（AI）领域发生了的变革，深度强化学习（DRL）成为解决决策问题的强大范式。
3. 随着对人工智能的需求不断增长，专业人士和爱好者不仅要了解深度强化学习的理论基础，还要了解其在现实世界中的实际应用，这一点变得越来越重要。br> 4. 在本书中，我们试图发现DRL的内部工作原理及其在现实世界中的应用。我们首先制定强化学习的基本原则，建立先进的DRL算法和技术。
5. 深度强化学习（DR已被证明在解决从游戏到机器人控制等领域的复杂问题方面非常。同时，它从受控环境到实际应用的无缝转换也带来了各种困难和机遇。本文全面考察了在现实世界中应用DRL的机遇和挑战，全面探讨了这一动态领域的挑战和机遇。
6. 本书还讨论了深度强化学习在机器人和自主系统、在医疗保健和生物医学金融、中的应用和相关算法。