[控场AI]
概念Entropy Coefficient

熵系数

强化学习目标函数中的正则项系数,控制策略的随机性以平衡探索与利用,避免过早陷入局部最优。

时间轴 (近 90 天)

10月21日

训练中引入了对力矩分布施加惩罚以鼓励四条腿均衡发力、惩罚足端打滑、对动作应用低通滤波、在课程调度达到上限后增加熵系数以增强探索等机制。

待验证50%
10月21日

在课程学习达到上限后增加熵系数,是一种“先利用后探索”的策略:前期低熵快速掌握基础步态,后期高熵帮助策略在已适应的扰动范围内寻找更鲁棒的解法。

待验证50%

全部知识事实 (2)

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