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prioritization hindsight experience Based on Spatial Position Attention for Robots

Machine Intelligence Research 2025年第1期22卷 160-175页

作者： Ye Yuan Yu Sha Feixiang Sun Haofan Lu Shuiping Gou Jie Luo China Nuclear Power Technology Research Institute Co. Ltd.Shenzhen518028China School of Artificial Intelligence Xidian UniversityXi’an710071China Suzhou Tianhe China Power International Engineering Technology Co. Ltd.Suzhou215000China

Sparse rewards pose significant challenges in deep reinforcement learning as agents struggle to learn from experiences with limited reward *** experience replay(HER)addresses this problem by creating“small goals”within a hierarchical decision ***,HER does not consider the value of different episodes for agent *** this paper,we propose SPAHER,a framework for prioritizing hindsight experiences based on spatial position *** allows the agent to prioritize more valuable experiences in a manipulation *** achieves this by calculating transition and trajectory spatial position functions to determine the value of each episode for experience *** evaluate SPAHER on eight robot manipulation tasks in the Fetch and Hand environments provided by OpenAI *** results show that our method improves the final mean success rate by an average of 3.63%compared to HER,especially in challenging Hand ***,these improvements are achieved without any increase in computation time.

关键词： hindsight experience replay spatial position attention sparse reward deep reinforcement learning prioritization hindsight experience

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