基于深度强化学习的无人驾驶优化评价方法

来源 :现代计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：china_huohou

【摘要】

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随着无人驾驶领域的快速发展,深度确定性策略梯度算法逐渐成为主流应用方法。在复杂环境下,动作维度较高时DDPG算法无法区分最优动作和次优动作之间的差距,针对这一问题,本文

【作者】

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李文韬谢小红孙晓燕

【机构】

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广西水利电力职业技术学院,广西财经学院,广西财经学院

【出处】

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现代计算机

【发表日期】

：

2021年11期

【关键词】

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深度强化学习优化评价 DDPG算法动态避障

【基金项目】

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国家自然科学基金:交通需求管理措施下城市通勤高峰时段个体出行选择行为的实验研究和理论建模(No.71961002)。

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随着无人驾驶领域的快速发展,深度确定性策略梯度算法逐渐成为主流应用方法。在复杂环境下,动作维度较高时DDPG算法无法区分最优动作和次优动作之间的差距,针对这一问题,本文提出一种基于DDPG算法的优化评价改进算法(Deep Deterministic Policy Gradient with Optimization Evaluation,OE-DDPG)。通过改进算法的损失函数并加入Dropout机制从而拉开最优动作与次优动作TD_error值的差距。本文将OE-DDPG算法应用于难度环境不同的无人驾驶汽

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