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強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。在求解強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題時(shí)，傳統(tǒng)的最小二乘法作為一類特殊的函數(shù)逼近學(xué)習(xí)方法，具有收斂速度快、充分利用樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。通過對(duì)最小二乘時(shí)序差分算法（ Least-squares Temporal DifferenceLSTD）的研究與分析，并以該方法為基礎(chǔ)提出了雙權(quán)重最小二乘 Sarsa算法（ Double Weights With Least Squares Sarsa，DWLSrsa）。 Dwls-sarsa算法將兩權(quán)重通過一定方式進(jìn)行關(guān)聯(lián)得到目標(biāo)權(quán)重，并利用 Sarsa方法對(duì)時(shí)序差分誤差進(jìn)行控制。在算法訓(xùn)練過程中，兩權(quán)重會(huì)因?yàn)楦聵颖镜牟煌a(chǎn)生不同的值，保證了算法可以有效地進(jìn)行探索;兩權(quán)重也會(huì)因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)的分布而逐漸縮小之間的差距直到收斂至同一最優(yōu)值，確保了算法的收斂性能。最后將DwLS- Sarsa算法與其他強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，結(jié)果表明 Dwls-sarsa算法具有較優(yōu)的學(xué)習(xí)性能與魯棒性，可以有效地處理局部最優(yōu)問題并提高算法收斂時(shí)的表現(xiàn)效果。
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