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公开(公告)号：CN116050514A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310012540.0
申请日：2023-01-05
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度Q网络改进的多目标进化算法。本算法的操作步骤如下：(1)设计深度Q网络中的状态空间s、动作空间a、奖励模型r；(2)进化过程中训练智能体，在每一个时间步骤上，智能体从动作空间中选择一个动作，该动作被传递给种群。更新种群收敛性和多样性的指标来描述状态，同时计算相应的奖励值，将经验(st，at，rt，st+1)存储到经验池中；(3)从经验池中获取经验进行学习，更新神经网络参数，实现最优的选择策略。本发明在多目标进化算法中引入深度Q网络学习思想，智能体通过与环境进行交互得到行动反馈，利用奖励机制优化个体选择。
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