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基于改进DDPG算法的WSN优化策略研究
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作者 李泽山 郭改枝 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期63-67,共5页
DDPG算法是Actor-Critic和DQN算法的结合体,作为目前深度强化学习中最为经典的算法之一,被广泛应用于WSN。针对DDPG算法训练效率低、收敛速度慢、同步误差大等问题,提出一种基于加权信息熵的深度确定性策略梯度算法。该算法提前对训练... DDPG算法是Actor-Critic和DQN算法的结合体,作为目前深度强化学习中最为经典的算法之一,被广泛应用于WSN。针对DDPG算法训练效率低、收敛速度慢、同步误差大等问题,提出一种基于加权信息熵的深度确定性策略梯度算法。该算法提前对训练数据进行权重分配,根据权重比例训练数据,并将结果通过神经网络集成。实验结果表明,相较于DQN和DDPG算法,WIE-DDPG算法的训练效率较高、收敛速度较快、同步误差较小。 展开更多
关键词 DDPG Actor-Critic DQN 深度强化学习 WSN wie-ddpg
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