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专利名称：使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410607959.5

专利申请（专利权）人：四川省光为通信有限公司
权利人地址：四川省资阳市雁江区清泉组团片区标准化厂房二期9栋1-4层

专利发明（设计）人：彭德军,高国祥,王峻岭,陈享郭

专利摘要：本发明涉及光模块技术领域，具体涉及使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，所述方法包括：步骤1：建立AOC光模块强化学习环境模型，包括状态空间、动作空间、状态转移概率和回报函数；步骤2：估计动作值函数和策略值函数；步骤3：使用策略梯度方法来改进策略，其中策略参数通过最大化预期回报的策略梯度来更新；步骤4：使用分布式强化学习来更新动作值函数；步骤5：基于改进的策略值函数，选择使得动作值函数最大化的策略来优化AOC光模块的传输性能。本发明通过智能化的自主学习和优化，实现AOC光模块性能的自适应提升，最大化数据传输效率和可靠性，持续改进性能，实现自动化运维，降低成本。

主权利要求：
1.使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：建立AOC光模块强化学习环境模型，包括状态空间、动作空间、状态转移概率和回报函数；所述状态空间表示AOC光模块的的传输速度集合；所述动作空间表示对AOC光模块的传输速度进行优化采取的动作集合；所述状态转移概率在给定状态下执行给定动作后，转移到下一个状态的概率分布；所述回报函数表示在给定状态下执行给定动作并转移到状态时，计算AOC光模块的性能提升或降低的百分比的函数；AOC光模块的性能提升或降低的百分比为回报；所述回报包括：预期回报和实际回报；
步骤2：估计动作值函数和策略值函数；动作值函数表示在给定状态下执行给定动作所的预期回报；策略值函数表示在给定策略下，从当前的状态开始执行策略中包含的多个动作，并遵循该策略直到结束时所获得的每个动作的预期回报的总和；每个策略为多个动作按照顺序组成的集合；
步骤3：使用策略梯度方法来改进策略，其中策略参数通过最大化预期回报的策略梯度来更新；使用蒙特卡洛树搜索来计算新的策略值函数；循环执行本步骤直到达到设定的第一执行次数；
步骤4：使用分布式强化学习来更新动作值函数；使用更新后的动作值函数，通过计算策略梯度，再次更新策略参数，以改进策略；循环执行本步骤直到达到设定的第二执行次数；
步骤5：基于改进的策略值函数，选择使得动作值函数最大化的策略来优化AOC光模块的传输性能；
步骤2中，使用如下公式，估计动作值函数 ：
；
其中， 表示在状态 选择动作 后获得的实际回报，是折扣因子； 为下一状态； 为策略值函数。
2.如权利要求1所述的使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，其特征在于，设状态空间为 、动作空间为 、状态转移概率为 和回报函数为 ；
状态空间 中的每个元素表示AOC光模块的传输速度，用状态 来表示；动作空间 中的每个元素表示对AOC光模块的传输速度进行优化采取的动作，用动作 来表示；其中，动作 包含的种类包括：增加、减少和保持不变。
3.如权利要求2所述的使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，其特征在于，步骤2中，使用如下公式，估计策略值函数：；
其中， 表示在状态 下选择动作 的概率。
4.如权利要求3所述的使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，其特征在于，步骤2中动作值函数的损失函数使用如下公式进行表示：；
其中， 表示估计的动作值函数，它给出在Q网络参数为 时，在状态 下执行动作 时的预期回报；表示在状态 下执行动作 后获得的实际回报； 下一个状态，表示在执行动作 后转移到的状态；表示折扣因子，用于权衡实际回报和预期回报的重要性，为设定值； 表示给定下一个状态 下，执行动作 后，可以获得的最大的预期回报；表示Q网络参数，通过梯度下降法来更新，以最小化损失函数 ； 表示表示目标Q网络参数； 表示经验回放缓冲区，其中存储了与环境互动过程中的历史经验，包括状态 、动作 、回报 和下一状态 ；期望值 表示对于从经验回放缓冲区 中采样的所有四元组，计算以下表达式的平均值：；
期望值 表示了损失函数 的期望值，它衡量了Q网络的估计值与目标的Q值之间的均方误差；通过最小化这个期望值，训练Q网络。
5.如权利要求4所述的使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，其特征在于，步骤3中使用策略梯度方法来改进策略的方法包括：通过调整策略参数 来改进策略，以使预期回报最大化；使用策略梯度方法，其中策略梯度是关于策略参数 的梯度，该梯度的方向会使预期回报增加；首先对采样轨迹 的期望回报进行估计；轨迹 是根据当前策略生成的一系列状态和动作序列；然后，计算关于策略参数 的梯度，该梯度的方向是使期望回报最大化的方向；最后，基于学习率 和梯度，以更新策略参数 。
6.如权利要求5所述的使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，其特征在于，使用如下公式，更新策略参数 ：；
其中， 表示策略 的策略参数； 表示关于策略参数 的梯度； ：表示在按照策略 生成的轨迹 上取期望值； ：表示对轨迹中的时间步 进行求和，其中 是轨迹的最大长度； 表示策略在状态 下执行动作 的对数概率的梯度； 表示优势函数，定义为 ，其中
是状态动作对 的预期回报， 是状态 的策略值函数； 为更新后的策略参数； 表示时间步 时的状态； 表示时间步 时的动作；通过如下公式，使用蒙特卡洛树搜索来计算新的策略值函数：；
其中， 表示策略值函数，表示在状态 下执行当前策略 所获得的预期回报；
表示独立的D?MCTS搜索树的数量； 表示第 个独立的D?MCTS搜索树在状态的估计值。
7.如权利要求6所述的使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，其特征在于，步骤4中使用分布式强化学习来更新动作值函数时，使用如下公式：；
其中， 为动作值函数，表示在Q网络参数为 时，在状态 下执行动作时的预期回报； 为更新后的动作值函数；
表示下一个状态 下，执行动作 ，可以获得的最大动作值的估计。
8.如权利要求7所述的使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，其特征在于，使用更新后的动作值函数，通过计算策略梯度，再次更新策略参数，以改进策略时，使用如下公式：。 说明书 : 使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法技术领域[0001] 本发明涉及光模块技术领域，特别涉及使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法。背景技术[0002] 随着信息技术的飞速发展，高速数据传输变得愈加重要。光通信技术作为一种高速、高带宽的数据传输方式，在数据中心、通信网络以及大规模计算等领域扮演着至关重要的角色。光模块作为光通信系统的关键组成部分，其性能对整个系统的稳定性和可靠性具有决定性影响。在此背景下，深度强化学习技术应运而生，旨在优化AOC光模块传输性能，以满足现代通信需求。[0003] AOC光模块是一种高速、高带宽的光通信设备，通常用于数据中心内部的高速数据传输。它由发射器和接收器组成，能够将电信号转换为光信号并在光纤之间传输数据。然而，在实际应用中，AOC光模块的性能可能受到多种因素的影响，如传输速度、信噪比、功耗等。因此，需要一种智能的方法来优化AOC光模块的传输性能，以提高数据传输的效率和可靠性。[0004] 传统上，优化AOC光模块的方法通常依赖于手工设计和调整参数，这需要大量的人力和时间，并且可能无法充分发挥AOC光模块的潜力。此外，传统方法往往不能适应复杂的通信环境和不断变化的需求，因此需要一种更智能的方法来解决这些问题。强化学习是一种基于智能体与环境交互来学习最佳行动策略的方法。它具有以下潜力，可以用来优化AOC光模块的传输性能：[0005] 自主学习：强化学习允许AOC光模块智能体根据与环境的交互来自主学习最佳策略，而无需手工设计参数。[0006] 适应性：强化学习可以根据不断变化的通信环境和需求来动态调整策略，以适应不同的情况。[0007] 优化性能：强化学习可以通过不断尝试不同的策略来优化AOC光模块的性能，从而提高数据传输效率和可靠性。[0008] 自动化：强化学习可以实现AOC光模块的自动优化，减少了人工干预的需求，提高了系统的自动化程度。发明内容[0009] 本发明的目的是提供使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，通过智能化的自主学习和优化，实现AOC光模块性能的自适应提升，最大化数据传输效率和可靠性，持续改进性能，实现自动化运维，降低成本。[0010] 为解决上述技术问题，本发明提供使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，所述方法包括：[0011] 步骤1：建立AOC光模块强化学习环境模型，包括状态空间、动作空间、状态转移概率和回报函数；所述状态空间表示AOC光模块的可能的传输速度集合；所述动作空间表示对AOC光模块的传输速度进行优化可能采取的动作集合；所述状态转移概率在给定状态下执行给定动作后，转移到下一个状态的概率分布；所述回报函数表示在给定状态下执行给定动作并转移到状态时，计算AOC光模块的性能提升或降低的百分比的函数；AOC光模块的性能提升或降低的百分比为回报；所述回报包括：预期回报和实际回报；[0012] 步骤2：估计动作值函数和策略值函数；动作值函数表示在给定状态下执行给定动作所的预期回报；策略值函数表示在给定策略下，从当前的状态开始执行策略中包含的多个动作，并遵循该策略直到结束时所获得的每个动作的预期回报的总和；每个策略为多个动作按照顺序组成的集合；[0013] 步骤3：使用策略梯度方法来改进策略，其中策略参数通过最大化预期回报的策略梯度来更新；使用蒙特卡洛树搜索来计算新的策略值函数；循环执行本步骤直到达到设定的第一执行次数；[0014] 步骤4：使用分布式强化学习来更新动作值函数；使用更新后的动作值函数，通过计算策略梯度，再次更新策略参数，以改进策略；循环执行本步骤直到达到设定的第二执行次数；[0015] 步骤5：基于改进的策略值函数，选择使得动作值函数最大化的策略来优化AOC光模块的传输性能。[0016] 进一步的，设状态空间为 、动作空间为 、状态转移概率为 和回报函数为 ；状态空间 中的每个元素表示AOC光模块可能的传输速度，用状态 来表示；动作空间 中的每个元素表示对AOC光模块的传输速度进行优化可能采取的动作，用动作来表示；其中，动作 包含的种类包括：增加、减少和保持不变。[0017] 进一步的，步骤2中，使用如下公式，估计动作值函数 ：[0018] ；[0019] 其中， 表示在状态 选择动作 后获得的实际回报，是折扣因子； 为下一状态； 为策略值函数。[0020] 进一步的，步骤2中，使用如下公式，估计策略值函数：[0021] ；[0022] 其中， 表示在状态 下选择动作 的概率。[0023] 进一步的，步骤2中动作值函数的损失函数使用如下公式进行表示：[0024] ；[0025] 其中， 表示估计的动作值函数，它给出在Q网络参数为 时，在状态 下执行动作 时的预期回报；表示在状态 下执行动作 后获得的实际回报； 下一个状态，表示在执行动作 后转移到的状态；表示折扣因子，用于权衡实际回报和预期回报的重要性，为设定值； 表示给定下一个状态 下，执行动作 后，可以获得的最大的预期回报；表示Q网络参数，通过梯度下降法来更新，以最小化损失函数 ；表示表示目标Q网络参数； 表示经验回放缓冲区，其中存储了与环境互动过程中的历史经验，包括状态 、动作 、回报 和下一状态 ；期望值 表示对于从经验回放缓冲区 中采样的所有四元组，计算以下表达式的平均值：[0026] ；[0027] 期望值 表示了损失函数 的期望值，它衡量了Q网络的估计值与目标的Q值之间的均方误差；通过最小化这个期望值，训练Q网络。[0028] 进一步的，步骤3中使用策略梯度方法来改进策略的方法包括：通过调整策略参数来改进策略，以使预期回报最大化；使用策略梯度方法，其中策略梯度是关于策略参数的梯度，该梯度的方向会使预期回报增加；首先对采样轨迹 的期望回报进行估计；轨迹是根据当前策略 生成的一系列状态和动作序列；然后，计算关于策略参数的梯度，该梯度的方向是使期望回报最大化的方向；最后，基于学习率 和梯度，以更新策略参数 。[0029] 进一步的，使用如下公式，更新策略参数 ：[0030] ；[0031] 其中， 表示策略 的策略参数； 表示关于策略参数 的梯度；：表示在按照策略 生成的轨迹 上取期望值； ：表示对轨迹中的时间步 进行求和，其中 是轨迹的最大长度； 表示策略在状态 下执行动作 的对数概率的梯度； 表示优势函数，定义为，其中 是状态动作对 的预期回报，是状态 的策略值函数； 为更新后的策略参数； 表示时间步 时的状态； 表示时间步 时的动作；通过如下公式，使用蒙特卡洛树搜索来计算新的策略值函数：[0032] ；[0033] 其中， 表示策略值函数，表示在状态 下执行当前策略 所获得的预期回报；表示独立的D?MCTS搜索树的数量； 表示第 个独立的D?MCTS搜索树在状态 的估计值。[0034] 进一步的，步骤4中使用分布式强化学习来更新动作值函数时，使用如下公式：[0035] ；[0036] 其中， 为动作值函数，表示在Q网络参数为 时，在状态 下执行动作 时的预期回报； 为更新后的动作值函数；表示下一个状态 下，执行动作 ，可以获得的最大动作值的估计。[0037] 进一步的，使用更新后的动作值函数，通过计算策略梯度，再次更新策略参数，以改进策略时，使用如下公式：[0038] 。[0039] 本发明的使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，具有以下有益效果：传统的AOC光模块优化方法往往难以适应快速变化的通信需求。而本发明的方法可以根据不断变化的通信环境和需求来动态调整策略，以确保AOC光模块始终处于最佳性能状态。这意味着AOC光模块可以在不同的通信场景下保持高效率和可靠性，为各种应用提供了更好的支持。本发明引入了深度强化学习，使AOC光模块能够智能地自主学习和优化其性能。通过建立强化学习环境模型，允许AOC光模块根据实时的状态信息选择最佳的传输速度和参数配置。这种智能化的优化方法相对于传统的手工调整参数的方法具有显著的优势，能够更好地适应复杂的通信环境。本发明的深度强化学习方法旨在最大化AOC光模块的传输性能。通过使用强化学习算法来选择最佳的传输速度和参数配置，可以确保AOC光模块在任何给定时刻都以最佳状态运行。这将显著提高数据传输的效率和可靠性。附图说明[0040] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。[0041] 图1为本发明实施例提供的使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法的流程示意图。具体实施方式[0042] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0043] 实施例1：参考图1，使用深度强化学习优化AOC光模块传输性能的方法，所述方法包括：[0044] 步骤1：建立AOC光模块强化学习环境模型，包括状态空间、动作空间、状态转移概率和回报函数；所述状态空间表示AOC光模块的可能的传输速度集合；所述动作空间表示对AOC光模块的传输速度进行优化可能采取的动作集合；所述状态转移概率在给定状态下执行给定动作后，转移到下一个状态的概率分布；所述回报函数表示在给定状态下执行给定动作并转移到状态时，计算AOC光模块的性能提升或降低的百分比的函数；AOC光模块的性能提升或降低的百分比为回报；所述回报包括：预期回报和实际回报；[0045] 步骤2：估计动作值函数和策略值函数；动作值函数表示在给定状态下执行给定动作所的预期回报；策略值函数表示在给定策略下，从当前的状态开始执行策略中包含的多个动作，并遵循该策略直到结束时所获得的每个动作的预期回报的总和；每个策略为多个动作按照顺序组成的集合；[0046] 步骤3：使用策略梯度方法来改进策略，其中策略参数通过最大化预期回报的策略梯度来更新；使用蒙特卡洛树搜索来计算新的策略值函数；循环执行本步骤直到达到设定的第一执行次数；[0047] 步骤4：使用分布式强化学习来更新动作值函数；使用更新后的动作值函数，通过计算策略梯度，再次更新策略参数，以改进策略；循环执行本步骤直到达到设定的第二执行次数；[0048] 步骤5：基于改进的策略值函数，选择使得动作值函数最大化的策略来优化AOC光模块的传输性能。[0049] 具体的，状态空间表示AOC光模块可能的传输速度集合。这是系统的状态的表示方式，它可以包括各种参数，例如光信号强度、噪声水平、数据传输速率等。状态空间的选择对于强化学习非常关键，因为它决定了学习过程中系统可以探索的不同状态。动作空间表示对AOC光模块的传输速度进行优化可能采取的动作集合。这可以包括调整传输速率的不同选项，以达到更好的性能。动作空间的设计影响了强化学习算法如何搜索最佳策略。状态转移概率描述了在给定状态下执行给定动作后，系统将转移到下一个状态的概率分布。这个概率分布反映了环境的不确定性和动态性。强化学习算法依赖于这些概率来估计未来的回报。回报函数表示在给定状态下执行给定动作并转移到新状态时，计算AOC光模块性能提升或降低的百分比的函数。回报函数是强化学习的回报信号，它指导学习算法向着最大化预期回报的方向学习。[0050] 动作值函数表示在给定状态下执行给定动作所获得的预期回报。通过计算每个动作的动作值函数，可以确定在特定状态下应该采取哪个动作以获得最佳性能。策略值函数表示在给定策略下，从当前状态开始执行策略中包含的多个动作，并遵循该策略直到结束时所获得的每个动作的预期回报的总和。策略值函数帮助评估整个策略的效果，从而选择最优的策略。[0051] 策略梯度方法通过计算策略梯度来指导策略的改进。策略梯度告诉应该增加哪些动作的概率，以提高总体回报。这样，智能体可以更聪明地选择动作，以获得更好的性能。在强化学习中，探索新的动作是必要的，以便了解环境并找到最佳策略。策略梯度方法通过改变策略参数，可以平衡探索和利用之间的权衡。它可以在早期阶段鼓励更多的探索，然后逐渐转向更稳定的利用最佳策略。使用蒙特卡洛树搜索来计算新的策略值函数可以帮助智能体更好地估计每个动作和状态的价值，从而更好地引导策略改进。[0052] 动作值函数表示在给定状态下采取特定动作的预期回报。它用于评估每个动作的价值，从而帮助智能体选择最优的动作。分布式强化学习将训练过程分成多个并行的子任务。每个子任务独立地学习动作值函数，然后通过协作和共享信息来提高学习效率。在分布式学习中，每个子任务都会使用不同的经验数据来更新其本地动作值函数。这可以通过各种强化学习算法，如Q?learning或深度Q网络（DQN），来完成。通过更新动作值函数，智能体可以更好地了解每个动作的价值，从而改善策略。策略通常是基于动作值函数来选择最优动作的，因此更新动作值函数可以间接地改进策略。通过使用多个智能体进行学习，分布式学习方法通常更具稳健性。如果一个智能体遇到困难或陷入局部最优解，其他智能体可以提供更多信息来帮助克服问题。[0053] 最优策略是通过选择使动作值函数（Q函数）最大化的动作来实现的。Q函数表示在给定状态下采取特定动作的预期回报。因此，智能体将选择每个状态下具有最高Q值的动作。选择最优策略意味着智能体将采取最佳的动作，以在AOC光模块的传输中获得最大性能提升。这有助于提高传输速度、降低误码率等性能指标。通过改进的策略值函数，智能体可以自动化地进行决策，而不需要人工干预。这对于复杂的系统和大规模的数据非常有用。[0054] 实施例2：设状态空间为 、动作空间为 、状态转移概率为 和回报函数为 ；状态空间 中的每个元素表示AOC光模块可能的传输速度，用状态 来表示；动作空间 中的每个元素表示对AOC光模块的传输速度进行优化可能采取的动作，用动作 来表示；其中，动作 包含的种类包括：增加、减少和保持不变。[0055] 具体的，状态空间 表示AOC光模块可能的传输速度集合。每个状态 代表了AOC光模块的一个可能的传输速度，可以看作是问题中的不同情境或配置。动作空间 表示对AOC光模块的传输速度进行优化可能采取的动作集合。在这里，动作空间包括了增加、减少和保持不变等动作类型。每个动作 代表了对传输速度的一种操作或调整策略。状态转移概率 描述了在给定状态 下执行动作 后，AOC光模块将转移到下一个状态 的概率分布。它反映了在环境中采取动作后的状态变化规律。在这个上下文中，用来确定状态间的转移概率。回报函数 用来衡量在状态 下执行动作并转移到状态 后的即时回报或回报。它表示了AOC光模块在特定操作下获得的性能改善或降低的程度。回报函数在强化学习中是决策过程的回报信号，对智能体的行为起到引导作用。[0056] 实施例2定义了动作空间 中的动作类型，包括增加、减少和保持不变。这些动作类型的定义具有以下原理和作用：定义了离散的操作空间，即动作集合 ，这是强化学习中的一种常见方法。离散操作空间意味着每个动作都代表了一种特定的策略或行为，而不是连续范围内的无限可能性。这样可以简化问题的建：徒饩。将操作定义为增加、减少和保持不变等动作类型，使得每个动作在操作上具有明确的含义。这增加了问题的可解释性，使得智能体能够更容易理解和选择合适的操作。定义了不同的操作类型，允许智能体在每个状态下选择适当的操作。这些操作类型反映了在实际应用中可能采取的一组策略，例如调整传输速度的方式。强化学习中的一个关键问题是探索与利用的平衡。定义不同的操作类型有助于智能体更好地探索不同策略，以找到最优的策略。例如，智能体可以尝试增加速度、减少速度或维持不变来了解哪种策略在不同情境下表现最佳。操作类型的定义有助于将问题更好地建模为一个强化学习任务。将操作空间明确定义为离散的动作集合有助于算法更好地处理状态转移和回报计算，从而更容易找到最优策略。[0057] 实施例3：步骤2中，使用如下公式，估计动作值函数 ：[0058] ；[0059] 其中， 表示在状态 选择动作 后获得的实际回报，是折扣因子； 为下一状态； 为策略值函数。[0060] 具体的，动作值函数 ：动作值函数 表示在给定状态 下，采取动作 并遵循策略 的情况下，预期获得的累积回报。它衡量了在特定状态下采取特定动作的价值。 表示在状态 选择动作 后获得的实际即时回报。这个回报是环境提供的回报信号，用于评估采取动作 的好坏。是一个介于0和1之间的值，用于折扣未来回报的影响。它决定了智能体对未来回报的重视程度。较高的 值表示更重视未来回报，较低的 值表示更重视即时回报。在强化学习中，智能体采取动作 后会进入下一个状态 。 表示在执行动作 后的新状态。策略值函数 表示在策略 下，从状态 开始执行策略直到结束时所获得的期望回报总和。它用于评估策略 在不同状态下的表现。公式的主要作用是估计在给定状态 下采取动作 的动作值 。这个估计基于实际回报 和折扣因子 ，以及下一状态 的预期值 。动作值函数 可以用于策略改进。智能体可以通过比较不同动作的动作值来选择最优动作，以最大化预期回报。这有助于优化策略 ，使智能体能够在不同状态下选择最佳的动作。折扣因子 影响了智能体对未来回报的考虑程度。较高的 鼓励智能体更多地考虑未来回报，从而更好地探索长期利益。较低的 则更关注即时回报，更侧重于短期利益。[0061] 实施例4：步骤2中，使用如下公式，估计策略值函数：[0062] ；[0063] 其中， 表示在状态 下选择动作 的概率。[0064] 具体的，策略值估计计算了在策略 下，状态 的策略值 。这个值是在状态下采取不同动作 的期望累积回报的加权平均，其中权重由策略 决定。 提供了策略在不同状态下的性能评估。通过比较不同状态下的策略值，可以确定策略的优劣。目标是最大化 ，即最大化期望回报。通过评估不同策略 的策略值，可以选择最优策略，即最大化 。这有助于智能体改进策略，以优化性能。[0065] 实施例5：步骤2中动作值函数的损失函数使用如下公式进行表示：[0066] ；[0067] 其中， 表示估计的动作值函数，它给出在Q网络参数为 时，在状态 下执行动作 时的预期回报；表示在状态 下执行动作 后获得的实际回报； 下一个状态，表示在执行动作 后转移到的状态；表示折扣因子，用于权衡实际回报和预期回报的重要性，为设定值； 表示给定下一个状态 下，执行动作 后，可以获得的最大的预期回报；表示Q网络参数，通过梯度下降法来更新，以最小化损失函数； 表示表示目标Q网络参数；表示经验回放缓冲区，其中存储了与环境互动过程中的历史经验，包括状态 、动作 、回报 和下一状态 ；期望值 表示对于从经验回放缓冲区 中采样的所有四元组，计算以下表达式的平均值：[0068] ；[0069] 期望值 表示了损失函数 的期望值，它衡量了Q网络的估计值与目标的Q值之间的均方误差；通过最小化这个期望值，训练Q网络。[0070] 具体的，损失函数的核心部分是 。这个部分衡量了Q网络对于在状态 下执行动作 时的估计Q值与目标Q值之间的均方误差。通过最小化这个误差，Q网络会逐渐逼近真实的Q值。期望值 表示对经验回放缓冲区 中存储的历史经验进行随机采样，然后计算损失函数的期望值。这个步骤是为了确保损失函数能够考虑到智能体与环境互动的不同情境。通过梯度下降法最小化损失函数，Q网络的参数 会被更新，以改进Q值的估计。这个过程是反复进行的，通过不断迭代，Q网络逐渐逼近最优Q值函数。目标Q网络 的引入有助于稳定训练。目标Q值是在下一个状态 中选择最优动作 后可以获得的最大预期回报，它用于计算损失函数中的目标值，使得训练更加稳定。[0071] 实施例6：步骤3中使用策略梯度方法来改进策略的方法包括：通过调整策略参数来改进策略，以使预期回报最大化；使用策略梯度方法，其中策略梯度是关于策略参数的梯度，该梯度的方向会使预期回报增加；首先对采样轨迹 的期望回报进行估计；轨迹是根据当前策略 生成的一系列状态和动作序列；然后，计算关于策略参数的梯度，该梯度的方向是使期望回报最大化的方向；最后，基于学习率 和梯度，以更新策略参数 。[0072] 具体的，策略 是一个参数化的策略函数，它定义了在状态 下采取动作 的概率。策略参数 表示了策略函数的参数，它们可以是神经网络的权重和偏置等。策略梯度方法是一种强化学习算法，它通过直接调整策略参数 来改进策略，以使期望回报最大化。这些方法的核心思想是找到一个策略参数的更新方向，使得期望回报增加。采样轨迹 是通过当前策略 生成的一系列状态和动作序列。它代表了智能体在环境中的一次互动过程，包括从初始状态开始，根据策略选择动作，然后观察到回报并转移到下一个状态的整个序列。[0073] 策略梯度方法的作用是通过策略参数 的调整来改进策略，以最大化期望回报：首先，对采样轨迹 的期望回报进行估计。期望回报是在整个轨迹上回报的期望累积值，它表示了策略在环境中的平均性能。接下来，计算关于策略参数 的梯度，即策略梯度。策略梯度告诉如何调整策略参数，以使期望回报最大化。梯度的方向是使期望回报增加的方向。最后，使用学习率 和策略梯度来更新策略参数 。这个更新过程将策略向着能够获得更高期望回报的方向调整，从而改进策略。[0074] 实施例7：使用如下公式，更新策略参数 ：[0075] ；[0076] 其中， 表示策略 的策略参数； 表示关于策略参数 的梯度；：表示在按照策略 生成的轨迹 上取期望值； ：表示对轨迹中的时间步 进行求和，其中 是轨迹的最大长度； 表示策略在状态 下执行动作 的对数概率的梯度； 表示优势函数，定义为，其中 是状态动作对 的预期回报，是状态 的策略值函数； 为更新后的策略参数； 表示时间步 时的状态； 表示时间步 时的动作；通过如下公式，使用蒙特卡洛树搜索来计算新的策略值函数：[0077] ；[0078] 其中， 表示策略值函数，表示在状态 下执行当前策略 所获得的预期回报；表示独立的D?MCTS搜索树的数量； 表示第 个独立的D?MCTS搜索树在状态 的估计值。[0079] 具体的， 表示策略 的参数。这个策略定义了在状态 下选择动作的概率。策略梯度方法是一种强化学习算法，它通过直接调整策略参数 来改进策略，以使期望回报最大化。策略梯度方法的核心思想是找到一个梯度的方向，可以使期望回报增加。公式中的 表示在按照策略 生成的轨迹 上取期望值。轨迹 代表了智能体在环境中的一次互动过程，包括从初始状态开始，根据策略选择动作，然后观察回报并转移到下一个状态的整个序列。公式中的 表示关于策略参数 的梯度。策略梯度告诉如何调整策略参数 ，以使期望回报最大化。梯度的方向是使期望回报增加的方向。优势函数 衡量了在状态 下执行动作 相对于策略的期望价值。它的定义是，其中 是状态?动作对 的预期回报，是状态 的策略值函数。[0080] 使用策略梯度方法来更新策略参数 ，以改进策略，使期望回报最大化：首先，通过在轨迹 上取期望值 来估计期望回报。这个期望回报代表了策略在平均情况下的性能。接下来，计算关于策略参数 的梯度，即策略梯度。策略梯度告诉如何调整策略参数，以使期望回报最大化。梯度的方向是使期望回报增加的方向。最后，使用学习率 和策略梯度来更新策略参数 。更新方向是使期望回报最大化的方向。通过反复迭代这个过程，策略参数 逐渐收敛到能够获得更高期望回报的值，从而改进策略。[0081] 策略值函数 表示在状态 下执行当前策略 所获得的预期回报，即策略在状态 下的性能。它是强化学习中的一个重要指标，用于评估策略的质量。 表示独立的D?MCTS搜索树的数量，每个搜索树用于估计策略值函数。每个独立的D?MCTS搜索树 用于在状态 下估计策略值函数的值。D?MCTS是一种搜索算法，用于在搜索树中选择动作，模拟环境交互，以估计策略值。[0082] 使用蒙特卡洛树搜索（D?MCTS）来计算新的策略值函数 ：公式中通过取所有独立的D?MCTS搜索树 的平均值来计算策略值函数 。这样做可以得到一个更准确的策略值函数估计。D?MCTS是一种强化学习中的搜索算法，它用于选择动作、模拟环境互动，并估计策略值函数。D?MCTS通过多次模拟轨迹来构建搜索树，每次模拟从当前状态开始，根据策略选择动作，模拟环境互动，以评估动作的价值和选择最优动作。为了得到更稳定和准确的策略值估计，使用多个独立的D?MCTS搜索树，并将它们的估计值取平均。这可以减小估计的方差，提高估计的准确性。[0083] 实施例8：步骤4中使用分布式强化学习来更新动作值函数时，使用如下公式：[0084] ；[0085] 其中， 为动作值函数，表示在Q网络参数为 时，在状态 下执行动作 时的预期回报； 为更新后的动作值函数；表示下一个状态 下，执行动作 ，可以获得的最大动作值的估计。[0086] 具体的，动作值函数 表示在状态 下执行动作 时的预期回报，其中 是Q网络的参数。它用于估计在给定策略 下的每个状态?动作对的价值。更新后的动作值函数 是在执行步骤4后的更新后的动作值函数，表示在状态 下执行动作 时的新的预期回报估计。为学习率，控制更新的步长大。ǔＪ且桓鲂≌。表示在状态 下执行动作后获得的实际回报。这个回报是环境提供的回报信号。为折扣因子，用于权衡当前回报和未来回报的重要性。它是一个介于0和1之间的值。表示在下一个状态 下，选择动作 时可以获得的最大动作值的估计。这个值用于估计未来的回报。[0087] 在分布式强化学习中使用Q?learning方法来更新动作值函数 ，以更好地估计每个状态?动作对的价值：公式的右侧表示了更新的计算过程。根据当前的动作值函数 ，以及执行动作 后的实际回报 和未来回报的估计，计算出一个新的估计 。学习率 用于调整更新的步长。较小的学习率可以使更新更稳定，但可能需要更多的迭代才能收敛。这个公式采用了Q?learning方法的核心思想，即通过估计未来的最大回报来改进当前的动作值估计。这有 助 于智 能体 学 习 在不 同状 态下 选择 最 优的 动作 。公式 中 的表示在下一个状态 中，选择可以获得的最大动作值的估计。这个估计考虑了未来的回报，并帮助调整当前状态?动作对的价值。[0088] 实施例9：使用更新后的动作值函数，通过计算策略梯度，再次更新策略参数，以改进策略时，使用如下公式：[0089] 。[0090] 具体的，策略参数 表示策略 的参数。这个策略定义了在状态 下选择动作 的概率。学习率 是一个正数，控制更新步骤的大小。公式中的 表示在按照策略 生成的轨迹 上取期望值。轨迹 代表了智能体在环境中的一次互动过程，包括从初始状态开始，根据策略选择动作，然后观察回报并转移到下一个状态的整个序列。公式中的 表示关于策略参数 的梯度。策略梯度告诉如何调整策略参数 ，以最大化期望回报。 这部分是策略的对数概率关于策略参数 的梯度。它表示在状态 下执行动作 的对数概率关于策略参数 的梯度。 是使用更新后的动作值函数 估计的状态?动作对 的价值。[0091] 首先，通过在轨迹 上取期望值 来估计期望回报。接下来，计算关于策略参数的梯度，即策略梯度。这个梯度告诉如何调整策略参数 ，以最大化期望回报。梯度的方向是使期望回报增加的方向。在计算梯度时，使用了更新后的动作值函数来估计状态?动作对 的价值。这个值用于衡量每个状态?动作对对期望回报的贡献。最后，使用学习率 和策略梯度来更新策略参数 。更新方向是使期望回报最大化的方向。通过反复迭代这个过程，策略参数 逐渐收敛到能够获得更高期望回报的值，从而改进策略。[0092] 以上对本发明进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

专利地区：四川

专利申请日期：2024-05-16

专利公开日期：2024-08-09

专利公告号：CN118200135B