电梯dqn有没有相关的文献或者代码
时间: 2024-05-02 14:11:28 浏览: 8
是的,有相关的文献和代码。以下是一些参考资料:
1. 电梯调度问题的DQN解法:https://ieeexplore.ieee.org/document/9039110
2. 电梯调度问题的DQN解法代码实现:https://github.com/Prasad9/DeepRL-Elevator-Scheduler
3. 基于强化学习的电梯调度问题研究综述:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405452619306506
这些参考资料可以帮助你了解如何使用DQN算法解决电梯调度问题,并提供了相应的代码实现。希望对你有所帮助。
相关问题
DQN nature 文献
DQN Nature是一种深度强化学习算法,提出者是Mnih等(2015)。Nature DQN是对经典DQN算法的改进,通过增加目标网络和使用双网络结构来减少目标Q值计算与待更新Q网络参数之间的依赖关系,从而提高算法的稳定性。该算法的详细介绍和实验结果可以在Mnih等人的论文《Human-level control through deep reinforcement learning》(2015)中找到。
参考文献:
Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Rusu, A. A., Veness, J., Bellemare, M. G., ... & Petersen, S. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533.
prioritized dqn在matlab中有没有工具包
在Matlab中,目前没有专门针对Prioritized DQN(优先级DQN)算法的特定工具包。然而,Matlab提供了强化学习算法的一些基本函数和工具,可以用来实现和调试基于DQN的算法,包括Prioritized DQN。
在Matlab中,可以使用深度学习工具箱(Deep Learning Toolbox)来构建和训练神经网络模型,用于实现DQN算法的近似值函数的网络。
在实现Prioritized DQN时,可以使用Matlab提供的数据结构和函数来管理和更新经验回放缓冲区,并根据经验的优先级进行采样。可以使用优先级队列(Priority Queue)或堆(Heap)数据结构来管理经验的优先级,以便在经验回放时能够更有效地学习。
此外,Matlab还提供了一些用于处理强化学习任务的函数,如epsilon-greedy策略、Bellman方程的更新等,这些函数可以在Prioritized DQN算法中使用。
总之,虽然Matlab没有专门的工具包来实现Prioritized DQN算法,但通过使用Matlab的深度学习工具箱、数据结构和函数,可以在Matlab中实现和调试Prioritized DQN算法。