critic权重法代码_critic权重法的缺点（critic法怎么确定权重系数）

current_policy， target_policyUpdate policy and value function with gradient and KL penalty update_policy_and_value_functionpolicy_gradient， kl_weight * kl_divergenceContinue with your implementation here这个代码片断 只是给出了算法的核心 部分 ，实际 实现中还必要 添补 具体 的方法和参数。

CRITIC权重赋值法，一种数据驱动客观为指标赋权的方法，差别 于信息熵法，其核心 概念在于数据颠簸 度和辩论 度颠簸 度衡量 指标内取值差别 性，辩论 度则反映指标间的线性关系CRITIC法盘算 流程包罗 数据模子 界说 归一化处理 惩罚 信息承载量盘算 和权重盘算 数据集由n个样本与m个指标构成，归一化处理 惩罚 需思量 指标类。

熵值法 指标的取值的种类越多，不确定性越大，信息熵越大，权重越小 critic法 指标的标准 差越大，这意味着取值更加分散，权重越大 仿佛这两个方法对指标离散程度 的思量 是相反的，但真的是如许 吗童贞 座表现 不捋清楚 不惬意 ，又比力 笨，想了一晚上好像 也没有得到严谨正确 的结论，本身 编了几个。

CRITIC权重法是一种客观的指标赋权方法，它通过衡量 对比强度和辩论 性两个维度来确定每个指标的紧张 程度 对比强度依靠 于数据的标准 差，标准 差越大，颠簸 越大，权重相应进步 辩论 性则通过相干 系数衡量 ，相干 系数大要 现 指标间关系越不辩论 ，权重则较低盘算 过程中，这两个指标相乘后举行 归一化处理 惩罚 ，得出终极 。

Critic的作用就是采取 得当 的迭代算法使公式，可以预见的是，假如 引着迷 经网络直接举行 拟合的话， 公式 参数更新的过程就被网络练习 所代替 了，这会在背面 DDPG的先容 中讲到2offpolicy 接下来思量 offpolicy的环境 ，回顾 offpolicy的随机战略 梯度公式我们留意 到，紧张 性采样的紧张 性权重，它。

第四类CRITIC独立性权重和信息量权重，重要 思量 数据颠簸 性或相干 性盘算 权重颠末 对比各类权重盘算 方法，我网络 了条理 分析法和熵值法两种最常用方法的相干 资料，包罗 盘算 工具文献数据Stata代码和讲授 ppt等，内容全面，根本 满意 需求一熵权TOPSIS公式数据和代码 二条理 分析法工具及文章 三。

权重盘算 方法通常有因子分析或主因素 分析AHP专家条理 分析法熵值法CRITIC权重灰色关联法等等SPSSAU均有提供比如 可以利用 熵值法举行 盘算 ，具体 操纵 如下熵值是不确定性的一种度量信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小信息量越小，不确定性越大，熵也越大因而利用 熵值携带的。

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