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| 一种部分可感知系统的增强学习方法 | |
| 引用本文： | 汤俏,赵凯. 一种部分可感知系统的增强学习方法[J]. 计算机科学, 2004, 31(Z2): 162-165 |
| 作者姓名： | 汤俏 赵凯 |
| 作者单位： | 中国科学院自动化研究所,复杂系统与智能科学实验室,北京,100080 |
| 摘 要： | 1引言在人工智能领域中,增强学习理论由于其自学习性和自适应性的优点而得到了广泛关注,在机器人控制系统,优化组合问题等诸多领域得到了越来越广泛的应用,是当前研究的重点问题之一[1].现有的增强学习方法对马尔可夫决策过程(MDP,Markov Decision Processes),即,进行策略选择的agent能够准确全面地获得关于环境所有信息的情况,已经有了多种较成熟的算法,如Q-learning等[2,3]. |
A Reinforcement Learning Algorithm for Partially Observable Markov Decision Processes |
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