Genetiska algoritmer har använts i stor utsträckning i många praktiska optimeringsproblem. Inspirerad av naturligt urval, operatörer, inklusive mutation, crossover och urval, ger effektiv heuristik för sökning och Black-box optimering. Men de har inte visat sig användbara för djup förstärkning inlärning, möjligen på grund av den katastrofala följden av parameter crossovers av neurala nätverk. Här presenterar vi Genetisk Policy Optimization (GPO), en ny genetisk algoritm för proveffektiv djuppolicyoptimering. GPO använder imitation lärande för policy crossover i det statliga utrymmet och tillämpar policy gradient metoder för mutation. Våra experiment på Mujoco uppgifter visar att GPO som en genetisk algoritm kan ge överlägsen prestanda över de state-of-the-art policy gradient metoder och uppnå jämförbara eller högre proveffektivitet.
Gangwani och Peng utformade en genetisk algoritm med hjälp av imitation inlärning och politik gradienter som crossover och mutationsoperatör, respektive REF.
Genetic Policy Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}