一种基于分数模型的离线强化学习方法

一种基于分数模型的离线强化学习方法，通过构建分数生成模型，利用去噪分数匹配技术学习离线数据集的梯度场，估计分数值，并引入分数作为惩罚项，避免智能体探索数据密度快速下降的区域。训练过程中，结合真实数据与合成数据，使用软演员评论家框架优化评论家网络，引入惩罚项限制合成数据对策略目标的影响，同时通过最大化Q值并结合熵项优化智能体策略，提升合成数据质量，增强模型的鲁棒性和泛化能力。在机器人控制等场景中，该方法可确保机器人在复杂环境中安全操作，有效利用合成数据提升策略性能，降低在线数据采集的风险。特别是在处理机器人导航等任务时，能够更好地应对目标点附近的关键信息，避免因数据分布的复杂性导致的策略失效，展现出卓越的实用性和适应性。