本发明公开了一种基于对抗架构的强化学习方法，本发明相比传统的离散强化学习算法，我们的方法引入对抗架构和目标神经网络。对抗架构使得算法无须直接对动作价值函数Q进行预测，而是可以将该价值函数分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s，a)之和。这种架构可以增强价值函数预测的准确性，并且对于动作选择造成的价值函数变化更加敏感，可以加速算法的收敛。而使用目标网络作为目标价值函数的评估网络，有效降低了对于动作价值函数预测过的估计风险，使得价值函数的预测更加准确，提升了算法的鲁棒性。
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来源：北方有色网
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