| 强化学习中基于定性模型的知识传递方法 |
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| 引用本文： | 黄晗文,郑宇.强化学习中基于定性模型的知识传递方法[J].计算机工程与科学,2011,33(6):118-124. |
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| 作者姓名： | 黄晗文 郑宇 |
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| 作者单位： | （1.湖南大学计算机与通信学院，湖南 长沙 410086；2.湖南工业职业技术学院信息工程系，湖南 长沙 410208；;
3.北京交通大学计算机与信息技术学院，北京 100044） |
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| 基金项目： | 省教育厅科学研究项目（09C1134） |
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| 摘 要： | 本文提出一种基于定性模糊网络的强化学习知识传递方法。该方法通过建立系统的定性模型，并用定性模糊网络抽取基于定性动作的次优策略的共同特征获得与系统参数无关知识。这些知识能有效描述参数值不同的系统所具有的共同控制规律,加快在新参数值的系统中强化学习的收敛速度。
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| 关 键 词： | 强化学习 定性模型 知识传递 |
| 收稿时间： | 2010-03-16 |
| 修稿时间： | 2010-08-02 |
Knowledge Transfer Method Based on the Qualitative Model in Reinforcement Learning |
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| HUANG Han-wen,ZHENG Yu.Knowledge Transfer Method Based on the Qualitative Model in Reinforcement Learning[J].Computer Engineering & Science,2011,33(6):118-124. |
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| Authors: | HUANG Han-wen ZHENG Yu |
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| Affiliation: | （1.School of Computer and Communications,Hunan University,Changsha 410086;
2.Department of Information Engineering,Hunan Industry Polytechnic,Changsha 410208;
3.School of Computer and Information Technology,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China） |
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| Abstract: | This paper proposes a new reinforcement learning knowledge transfer method based on a qualitative model.The method defines the qualitative model and extracts the common features of the sub-optimal policy to obtain knowledge by qualitative fuzzy networks.The knowledge can represent the common features of the tasks with different parameters.The convergence can be accelerated by the knowledge unrelated to the parameters. |
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| Keywords: | reinforcement learning qualitative model knowledge transfer |
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