针对樽海鞘群优化算法(SSA:Salp Swarm Algorithm)在求解特征选择问题时存在易陷入局部最优、收敛速度慢的不足,基于樽海鞘群优化算法提出了新的改进算法差分进化樽海鞘群特征选择算法(DESSA:Differential Evolution Salp Swarm Algorithm)。DESSA中采用了差分进化策略替代平均算子作为新的粒子迁移方式以增强搜索能力,并加入进化种群动态机制(EPD:Evolution Population Dynamics),加强收敛能力。实验中以KNN(K-Nearest Neighbor)分类器作为基分类器,以UCI(University of California Irvine)数据库中的8组数据集作为实验数据,将DESSA与SSA同具有代表性的算法进行对比实验,实验结果表明,DESSA算法各考察指标较原算法有明显提升,较其他算法相对优越。
强化学习领域中策略单调提升的优化算法是目前的一个研究热点,在离散型和连续型控制任务中都具有了良好的性能表现。近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法是一种经典策略单调提升算法,但PPO作为一种同策略(on-policy)算法,样本利用率较低。针对该问题,提出了一种基于自指导动作选择的近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Based on Self-Directed Action Selection,SDAS-PPO)。SDAS-PPO算法不仅根据重要性采样权重对样本经验进行利用,而且增加了一个同步更新的经验池来存放自身的优秀样本经验,并利用该经验池学习到的自指导网络对动作的选择进行指导。SDAS-PPO算法大大提高了样本利用率,并保证训练网络模型时智能体能快速有效地学习。为了验证SDAS-PPO算法的有效性,将SDAS-PPO算法与TRPO算法、PPO算法和PPO-AMBER算法用于连续型控制任务Mujoco仿真平台中进行比较实验。实验结果表明,该方法在绝大多数环境下具有更好的表现。
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