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基于ART2的Q学习算法研究
被引量：
3
1
作者
姚明海
瞿心昱
+2 位作者
李佳鹤
顾勤龙
汤丽平
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期227-232,共6页
为了解决Q学习应用于连续状态空间的智能系统所面临的"维数灾难"问题,提出一种基于ART2的Q学习算法.通过引入ART2神经网络,让Q学习Agent针对任务学习一个适当的增量式的状态空间模式聚类,使Agent无需任何先验知识,即可在未知...
为了解决Q学习应用于连续状态空间的智能系统所面临的"维数灾难"问题,提出一种基于ART2的Q学习算法.通过引入ART2神经网络,让Q学习Agent针对任务学习一个适当的增量式的状态空间模式聚类,使Agent无需任何先验知识,即可在未知环境中进行行为决策和状态空间模式聚类两层在线学习,通过与环境交互来不断改进控制策略,从而提高学习精度.仿真实验表明,使用ARTQL算法的移动机器人能通过与环境交互学习来不断提高导航性能.
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关键词
Q学习
ART2
增量式学习
两层在线学习
移动机器人导航
原文传递
题名
基于ART2的Q学习算法研究
被引量：
3
1
作者
姚明海
瞿心昱
李佳鹤
顾勤龙
汤丽平
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期227-232,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61070113)
浙江省自然科学基金项目(20080376)
文摘
为了解决Q学习应用于连续状态空间的智能系统所面临的"维数灾难"问题,提出一种基于ART2的Q学习算法.通过引入ART2神经网络,让Q学习Agent针对任务学习一个适当的增量式的状态空间模式聚类,使Agent无需任何先验知识,即可在未知环境中进行行为决策和状态空间模式聚类两层在线学习,通过与环境交互来不断改进控制策略,从而提高学习精度.仿真实验表明,使用ARTQL算法的移动机器人能通过与环境交互学习来不断提高导航性能.
关键词
Q学习
ART2
增量式学习
两层在线学习
移动机器人导航
Keywords
Q-
learning
ART
2
incremental
learning
two
-
tiers
online
learning
mobile
robot
navigation
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ART2的Q学习算法研究
姚明海
瞿心昱
李佳鹤
顾勤龙
汤丽平
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011
3
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