强化学习学习率调节算法模拟退火

引用\[3\]中提到了学习率的设置，学习率是指在强化学习中用来调节模型参数更新的步长的超参数。在模拟退火算法中，学习率的调节可以通过改变温度参数来实现。模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法，它通过模拟金属退火的过程来搜索最优解。在模拟退火算法中，温度参数起到控制搜索过程的作用，温度越高，搜索过程越随机，越容易跳出局部最优解；温度越低，搜索过程越趋向于局部最优解。学习率的调节可以通过改变温度参数的方式来实现，当温度较高时，学习率较大，模型参数更新的步长较大，搜索过程更加随机；当温度较低时，学习率较小，模型参数更新的步长较小，搜索过程更加趋向于局部最优解。因此，模拟退火算法可以通过调节温度参数来实现学习率的调节。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习——day8 读论文（2022 硕士毕业论文）大规模车辆路径问题的深度强化学习算法研究](https://blog.csdn.net/qq_43537420/article/details/126663139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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