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机器人中的强化学习技术.pdf

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：1.13M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    强化学习简介
    RLR中的挑战
    增强可行性的方法
    大纲 强化学习简介 RLR 中的挑战 增强可行性的方法 机器人中的强化学习技术 葛维 2017 年 5 月 8 日 . . 机器人中的强化学习技术 . . . 葛维 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    强化学习简介 RLR 中的挑战 增强可行性的方法 大纲 强化学习简介 RLR 中的挑战 增强可行性的方法 葛维 . . 机器人中的强化学习技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    大纲 强化学习简介 RLR 中的挑战 增强可行性的方法 强化学习与机器学习 图: 交互序列的复杂度以及奖励结构的复杂度 . . 机器人中的强化学习技术 . . . 葛维 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    大纲 强化学习简介 RLR 中的挑战 增强可行性的方法 强化学习与最优控制 ▶ 相同点：从问题上来讲，都是要去寻找一个最优策略（通常又 被称作控制器或控制策略），从而优化一个目标函数（比如累 积代价或奖励），并且，这两者都是依赖于状态集，动作集以 及对象模型。 . . 机器人中的强化学习技术 . . . 葛维 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    大纲 强化学习简介 RLR 中的挑战 增强可行性的方法 强化学习与最优控制 ▶ 相同点：从问题上来讲，都是要去寻找一个最优策略（通常又 被称作控制器或控制策略），从而优化一个目标函数（比如累 积代价或奖励），并且，这两者都是依赖于状态集，动作集以 及对象模型。 ▶ 不同点：我们知道，最优控制是需要模型的完整知识的。但是 对于强化学习而言，有 model-free 和 model-based，并不一定 需要依赖于模型的完整知识。强化学习中经常使用经典的最优 控制技术来解决问题，比如 LQR 问题和 DDP 算法。 . . 机器人中的强化学习技术 . . . 葛维 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    大纲 强化学习简介 RLR 中的挑战 增强可行性的方法 强化学习与机器人学 与一般强化学习问题的不同点： ▶ 状态集和动作集的高维度； 葛维 . . 机器人中的强化学习技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    大纲 强化学习简介 RLR 中的挑战 增强可行性的方法 强化学习与机器人学 与一般强化学习问题的不同点： ▶ 状态集和动作集的高维度； ▶ 状态部分观测且通常带有噪声； . . 机器人中的强化学习技术 . . . 葛维 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    大纲 强化学习简介 RLR 中的挑战 增强可行性的方法 强化学习与机器人学 与一般强化学习问题的不同点： ▶ 状态集和动作集的高维度； ▶ 状态部分观测且通常带有噪声； ▶ 实验复杂、代价昂贵并且难以复现。 . . 机器人中的强化学习技术 . . . 葛维 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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