Strategic Adjustments to Prioritized Experience Replay for Control Challenges: Study with DQN on CartPole - Menezes, Bruno F.; Ramos, Kaio M.; Barreto, Gabriel G. S.; Botelho, Nícolas G.; Braga, Arthur P. de S. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
Este artigo explora modificações na técnica de Prioritized Experience Replay (PER), proposta por Schaul et al. (2015), aplicada ao algoritmo Deep Q-Network (DQN) de Mnih et al. (2015). O desafio escolhido para a implementação foi o CartPole, com o objetivo de aprimorar a eficiência e maximizar a recompensa do agente. Foram desenvolvidas novas abordagens que introduzem diferentes estratégias de priorização das amostras. As versões propostas são comparadas com a técnica PER original, ajustada com os mesmos parâmetros para garantir uma análise justa e precisa. Os resultados experimentais mostraram que há versões que proporcionam um aumento de desempenho superior a 25%, levando a recompensas significativamente maiores.