一种模糊强化学习算法及其在RoboCup中的应用

• 作者: 于磊 方宝富 王浩 高建清
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 模糊推理系统 模糊Q学习 RoboCup 踢球技术
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 52-54
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 3394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.06.017

摘要

传统的强化学习算法只能解决离散状态空间和动作空间的学习问题.论文提出一种模糊强化学习算法,通过模糊推理系统将连续的状态空间映射到连续的动作空间,然后通过学习得到一个完整的规则库.这个规则库为Agent的行为选择提供了先验知识,通过这个规则库可以实现动态规划.作者在RoboCup环境中验证了这个算法,实现了踢球策略的优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王浩	合肥工业大学计算机与信息学院	193	1473	20.0	29.0
2	方宝富	合肥工业大学计算机与信息学院	35	145	8.0	10.0
3	于磊	合肥工业大学计算机与信息学院	10	79	6.0	8.0
4	高建清	合肥工业大学计算机与信息学院	1	9	1.0	1.0