自平衡机器人强化学习算法与Web服务QoS估计研究

### 自平衡机器人强化学习算法与Web服务QoS估计研究 #### 自平衡机器人强化学习算法部分 在自平衡机器人的研究中，有多种强化学习算法被应用，下面介绍几种常见算法。 1. **A2C算法** - A2C算法中，Q值可以通过结合状态价值函数 $V(s)$ 和优势价值 $A(s_t, a_t) = r_{t+1} + γV(s_{t+1}) - V(s_t)$ 来表示。优势价值用于确定在给定状态下一个动作相对于另一个动作的优劣，而价值函数仅捕获当前状态的奖励。 - 更新方程为：$\nabla_{\theta}J(\theta) \sim \sum_{t=0}^{T - 1} \nabla_{\theta}log\pi_{\theta}(a_t, s_t)(r_{t+1} + γV(s_{t+1}) - V(s_t))$。 - 该算法中，评论家学习优势价值而非Q值，仅需一个神经网络用于状态价值函数 $V(s)$。这样，动作不仅基于其好坏进行评估，还考虑了可改进的程度。优势函数使模型更稳定，降低了策略网络的高方差。 2. **ACER算法** - ACER算法结合了其他几种算法的思想，使用多个工作线程（如A2C）、复制缓冲区、RETRACE算法和信任区域优化。 - 引入了一些新方法，如带偏差校正的截断重要性采样、随机决斗网络架构和新的信任区域策略优化方法。 - 策略网络用于估计动作概率。学习阶段从分类动作分布中获取数据样本，测试阶段使用概率最高的动作。 - 每次策略更新时，执行以下步骤： 1. 找到状态值。 2. 计算Q - retrace。 3. 收集梯度并计算策略梯度。 4. 更新信任区域，以最小化更新策略和平均策略之间的差异，确保算法的稳定性。 3. **PPO算法** - PPO算法不尝试限制或优化策略更新步骤的大小（如TRPO或ACER算法），而是使用裁剪概率比率，创建悲观的策略评估（下限阈值）。 - 通过多轮数据样本优化，不断改变数据选择和使用策略创建样本的方式来优化策略。 - 使用固定长度的轨迹段。每次迭代中，N个并行的智能体在环境中运行策略固定步数T并收集数据，然后计算优势估计。所有智能体完成后，构建并优化代理损失函数，更新网络参数。 - 在神经网络架构中，策略和价值函数共享公共参数时，损失函数使用策略替代和价值函数误差元素，目标函数添加熵元素以确保足够的探索。 4. **机器人模型与环境** - **模型构建**：在OpenAI Gym环境中创建机器人模型，由一个20 cm × 5 cm × 40 cm的长方体模拟机器人主体，质量为0.8 kg，质心在主体中心。主体连接两个直径10 cm、宽2 cm的圆柱轮，每个轮重0.1 kg。机器人从一个小角度开始模拟以启动平衡。 - **环境设置**：使用OpenAI Gym工具包和PyBullet物理引擎创建模拟环境，创建x和z轴平面，设置标准自由落体加速度为10 m/s²。机器人有9种离散动作可供选择，可使轮子当前角速度增加或减少0、0.1、0.2、0.5或1 rad/s。 - **环境状态**：环境状态包括机器人的倾斜角度、角速度和轮子的角速度。为避免作弊，不使用每个轮子的角速度，防止机器人学习不良平衡策略。 - **奖励计算**：每个状态在时间t的奖励计算公式为：$r_t = 1 - |α| · 0.1 - |v_c - v_d| · 0.01$，其中α为机器人倾斜角度（rad），$v_c$ 为轮子当前角速度（rad/s），$v_d$ 为轮子期望速度（rad/s）。为实现无前后移动的平衡位置，期望速度 $v_d = 0$。这样的奖励设置使机器人的主要目标是保持倾斜接近0 rad。 5. **实验结果** - 使用五种不同的强化学习算法（DeepQ学习、TR