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从知识的表达和运用综述强化学习研究
引用本文:陈宗海,杨志华,王海波,盛捷.从知识的表达和运用综述强化学习研究[J].控制与决策,2008,23(9).
作者姓名:陈宗海  杨志华  王海波  盛捷
作者单位:中国科学技术大学自动化系,合肥,230027
基金项目:国家自然科学基金,国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:为推进强化学习研究的进一步深入和扩大其实际应用范围,从强化学习研究的理论基础--知识袭示和运用的角度对强化学习进行分类.并就经典随机强化学习、模糊强化学习、定性强化学习以及灰色强化学习作了较详细的探讨与比较.最后从知识表达和运用的角庹对强化学习的发展进行了展望.

关 键 词:强化学习  知识表示  模糊理论  定性推理  灰色系统理论
收稿时间:2007-5-29
修稿时间:2007-7-27

Overview of reinforcement learning from knowledge expression and handling
CHEN Zong-hai,YANG Zhi-hua,WANG Hai-bo,SHENG Jie.Overview of reinforcement learning from knowledge expression and handling[J].Control and Decision,2008,23(9).
Authors:CHEN Zong-hai  YANG Zhi-hua  WANG Hai-bo  SHENG Jie
Affiliation:CHEN Zong-hai,YANG Zhi-hua,WANG Hai-bo,SHENG Jie(Department of Automation,University of Science , Technology of China,Hefei 230027,China)
Abstract:In order to advance reinforement learning(RL) research and expand its practical application scope,it's necessary to classify RL from RL research theory base,knowledge expressed and the handling angle.Based on classical stochastic RL,fuzzy RL,qualitative RL and grey RL,the detailed discussion and comparions are given.Finally,RL development is forecasted from the knowledge expression and handling angle.
Keywords:Reinforcement learning  Knowledge representation  Fuzzy theory  Qualitative reasoning  Grey system theory  
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