基于互信息最大化的意图强化学习方法的研究

摘要：

强化学习主要研究智能体如何根据环境作出较好的决策,其核心是学习策略.基于传统策略模型的动作选择主要依赖于状态感知、历史记忆及模型参数等,其智能体行为很难受到控制.然而,当人类智能体完成任务时,通常会根据自身的意愿或动机选择相应的行为.受人类决策机制的启发,为了让强化学习中的行为选择可控,使智能体能够根据意图选择动作,将意图变量加入到策略模型中,提出了一种基于意图控制的强化学习策略学习方法.具体地,通过意图变量与动作的互信息最大化使两者产生高相关性,使得策略能够根据给定意图变量选择相关动作,从而达到对智能体的控制.最终,通过复杂的机器人控制仿真任务Mujoco验证了所提方法能够有效地通过意图变量控制机器人的移动速度和移动角度.

关键词：强化学习、互信息、意图控制、近端策略优化算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;天津市企业科技特派员项目

在线出版日期：2022-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3327-3332,3364