| 进化强化学习及其在机器人路径跟踪中的应用 |
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| 引用本文： | 段勇,崔宝侠,徐心和.进化强化学习及其在机器人路径跟踪中的应用[J].控制与决策,2009,24(4). |
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| 作者姓名： | 段勇 崔宝侠 徐心和 |
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| 作者单位： | 1. 沈阳工业大学,信息科学与工程学院,沈阳,110178
2. 东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110004 |
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| 摘 要： | 研究了一种基于自适应启发评价(AHC)强化学习的移动机器人路径跟踪控制方法.AHC的评价单元(ACE)采用多层前向神经网络来实现.将TD(λ)算法和梯度下降法相结合来更新神经网络的权值.AHC的动作选择单元(ASE)由遗传算法优化的模糊推理系统(FIS)构成.ACE网络的输出构成二次强化信号,用于指导ASE的学习.最后将所提出的算法应用于移动机器人的行为学习,较好地解决了机器人的复杂路径跟踪问题.
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| 关 键 词： | 强化学习 自适应启发评价 遗传算法 路径跟踪 |
Evolutionary reinforcement learning and its application in robot path tracking |
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| DUAN Yong,CUI Bao-xia,XU Xin-he.Evolutionary reinforcement learning and its application in robot path tracking[J].Control and Decision,2009,24(4). |
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| Authors: | DUAN Yong CUI Bao-xia XU Xin-he |
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| Affiliation: | 1.School of Information Science and Engineering;Shenyang University of Technology;Shenyang 110178;China;2.College of Information Science and Engineering;Northeastern University;Shenyang 110004;China. |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Reinforcement learning AHC Genetic algorithm Path tracking |
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