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DPC-DQRL:动态行为克隆约束的离线-在线双Q值强化学习

DPC-DQRL: offline to online double Q value reinforcement learning with dynamic behavior cloning constraints
闫雷鸣1,2
刘健1,2
朱永昕1,2
1. 南京信息工程大学 计算机学院、网络空间安全学院, 南京 210044
2. 南京信息工程大学 数字取证教育部工程研究中心, 南京 210044

摘要

离线-在线强化学习旨在使用少量在线微调来提高预训练模型的性能。现有方法主要包括无约束微调与约束微调。前者往往由于分布偏移过大而导致严重的策略崩溃;后者由于保留离线约束导致性能提升缓慢,影响训练效率。为了改善上述问题,可视化对比分析两类方法的微调过程,发现不准确的Q值估计是影响性能的主要原因,并提出了一种动态策略约束的双Q值强化学习算法(DPC-DQRL)。首先,该算法设计了遵循记忆遗忘规律的动态行为克隆约束,在微调过程中动态调整约束强度;其次,构建离线-在线双Q值网络,引入离线动作价值网络参与Q值估计,提高微调过程中Q值的准确性。在Gym仿真平台使用MuJoCo物理引擎进行了Halfcheetah、Hopper、Walker2d三个经典仿真任务,使用DPC-DQRL算法微调后性能比原预训练模型分别提升47%、63%、20%,所有任务的平均归一化得分比最优基线算法提升10%。实验结果表明,DPC-DQRL在提升模型性能的同时保证了模型的稳定,与其他算法相比具有一定的优越性。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(62172292,42375147)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0338
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第4期

发布历史

[2024-12-25] 优先出版

引用本文

闫雷鸣, 刘健, 朱永昕. DPC-DQRL:动态行为克隆约束的离线-在线双Q值强化学习 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (4). (2024-12-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0338. (Yan Leiming, Liu Jian, Zhu Yongxin. DPC-DQRL: offline to online double Q value reinforcement learning with dynamic behavior cloning constraints [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (4). (2024-12-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0338. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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