关键词asynchronous advantage actor-critic
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- 量子储池计算的高效量子递归强化学习
通过构建基于 QRNN 的储层，并利用 QLSTM 构建量子强化学习代理，本文提出了一种新方法以应对 QRNN 在 QRL 中训练低效的挑战，并使用异步优势演员 - 评论家算法进行训练。通过数值模拟验证了 QLSTM-Reservoir R - 深度强化学习微电网优化策略考虑优先级灵活需求
在考虑微电网整体环境运营的基础上，本研究针对集中控制的问题，优先考虑各组件响应优先级，利用异步优势演员批评方法模拟优化模型实现多分布式电源的弱耦合调度和灵活负荷供给，保证供电可靠性的同时节约成本。
- AAAI基于终端预测的深度强化学习辅助任务
本文采用 Terminal Prediction 技术来提高 Asynchronous Advantage Actor-Critic 在 Deep Reinforcement Learning 中的表现，实验结果证明，A3C-TP 在 At - AAAI深度强化学习的辅助任务 —— 代理建模
本文探讨了如何将演员 - 评论家（Actor-Critic）方法在深度强化学习中，尤其是异步优势演员评论家（A3C）与代理建模相结合。我们提出了两种体系结构来执行代理建模，旨在学习其他代理的策略作为辅助任务。在协作和竞争领域的实验结果表明， - AAAI在异步深度强化学习中使用蒙特卡罗树搜索作为演示器
本文介绍了一种新的深度强化学习方法 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C-TP)，并提出一种新的框架，将规划算法和异步分布式深度强化学习方法相结合，相对于传统方法，提高了学习速度和收敛策略的能力。