基于高斯混合模型的分布式强化学习算法鲁棒性优化

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摘 要：当前，分布式强化学习假设所有智能体均能正常工作，但在实际情况中可能存在异常智能体。为此，提出了一种基于高斯混合模型的聚类方法，用于优化分布式强化学习算法。首先，计算智能体上传梯度对应的高斯分布概率。其次，根据高斯分布更新聚类模型参数，并重复执行上述步骤直至收敛。最后，根据聚类模型筛选异常梯度。（剩余6969字）

试读结束

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