[发明专利]基于强化学习的联合决策方法及装置有效

专利信息
申请号: 202010110462.4 申请日: 2020-02-24
公开(公告)号: CN111292001B 公开(公告)日: 2023-06-02
发明(设计)人: 朱文武;王智;叶佳辉;李子纯 申请(专利权)人: 清华大学深圳国际研究生院
主分类号: G06Q10/0637 分类号: G06Q10/0637;G06Q30/0645;G06Q40/06;G06N20/00;G06F12/0802
代理公司: 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 代理人: 江耀纯
地址: 518055 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 本申请实施例公开一种基于强化学习的联合决策方法及装置。所述方法包括A1、通过演说家‑评论家网络的演说家网络根据输入的环境状态观测值,输出决策变量的动作概率分布;A2、通过所述演说家‑评论家网络的评论家网络根据输入的环境状态观测值,输出当前状态的价值估计;A3、根据所述决策变量的动作概率分布和所述当前状态的价值估计,得到优势函数的估计值;A4、使用所述演说家‑评论家网络和基于所述优势函数的策略梯度算法,利用过往的内容访问数据进行训练,得到深度强化学习的模型,从而实现输出联合决策策略。所述装置可实现所述方法。本申请实施例可在不需要先验信息的情况下最大化使用者的长期利益。
搜索关键词: 基于 强化 学习 联合 决策 方法 装置
【主权项】:
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