谱系进化强化学习
神经与进化计算
2020-10-29 v1 人工智能
机器学习
多智能体系统
摘要
我们提出了一个通用的智能体种群学习系统，并在此基础上提出了谱系进化强化学习算法。谱系进化强化学习是一种符合通用智能体种群学习系统的衍生算法。我们将 DQN 及其相关变体中的智能体作为种群中的基本智能体，并将遗传算法中的选择、变异和交叉模块加入强化学习算法中。在智能体进化过程中，我们参考了自然遗传行为的特征，引入谱系因子以确保智能体潜在性能的保留，并在评估智能体性能时综合考虑当前性能与谱系价值。在不改变原始强化学习算法参数的情况下，谱系进化强化学习能够优化不同的强化学习算法。我们的实验表明，带有谱系的进化思想在 Atari 2600 的部分游戏中提升了原始强化学习算法的性能。
引用
@article{arxiv.2010.14616,
title = {Lineage Evolution Reinforcement Learning},
author = {Zeyu Zhang and Guisheng Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14616},
year = {2020}
}