适用于强化学习惯性环境的分数阶改进OU噪声

Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)（2023）

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摘要

本文将DDPG算法中使用的Ornstein-Uhlenbeck(OU)噪声整数阶微分模型推广为分数阶OU噪声模型,使得噪声的产生不仅和前一步的噪声有关而且和前K步产生的噪声都有关联.通过在gym惯性环境下对比基于分数阶OU噪声的DDPG和TD3算法和原始的DDPG和TD3算法,我们发现基于分数阶微积分的OU噪声相比于原始的OU噪声能在更大范围内震荡,使用分数阶OU噪声的算法在惯性环境下具有更好的探索能力,收敛得更快.

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