一种基于优化状态转换信任度的增强型学习算法

• 作者: 吴耿锋 柏挺峰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 增强型学习 动态规划 目标状态 最短路径
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 88-89,94
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3476字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.01.034

摘要

针对增强型算法中求解目标状态问题,提出了反映当前状态与目标状态的距离和转换代价的优化模型,设计了基于优化状态转换信任度的增强型学习算法COSTRLA.算法定义了优化状态信任度函数,设计了优化状态信任度函数的更新学习规则. COSTRLA用于求解迷宫问题,表明了算法在处理目标状态问题时比传统的增强型学习算法更加有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耿锋	上海大学计算机科学和工程学院	96	1482	18.0	35.0
2	柏挺峰	上海大学计算机科学和工程学院	1	0	0.0	0.0