通过数字孪生实现增强式强化学习资源管理:机遇、应用和挑战
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。提出了一种基于数字孪生增强的强化学习框架,旨在优化网络资源管理的性能和可靠性,此框架在物理网络中应用传统的强化学习面临多个统一挑战,包括有限的探索效率、收敛速度缓慢、长期性能较差以及在探索阶段的安全问题。
本文介绍了一种可持续的多智能体深度强化学习框架,能够将训练策略从模拟环境转移到真实环境中。通过实验,展示了该框架在交叉路口问题和对抗自主赛车问题上的实验结果,并讨论了加速多智能体强化学习训练的技术。最后,使用该框架展示了从模拟环境到真实环境中训练策略的过渡。