基于模糊神经网络的强化学习及其在机器人导航中的应用

• 作者: 徐心和 段勇
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 模糊神经网络 Q(λ)学习 机器人导航
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 525-529,534
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 6182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2007.05.009

摘要

研究基于行为的移动机器人控制方法.将模糊神经网络与强化学习理论相结合,构成模糊强化系统.它既可获取模糊规则的结论部分和模糊隶属度函数参数,也可解决连续状态空间和动作空间的强化学习问题.将残差算法用于神经网络的学习,保证了函数逼近的快速性和收敛性.将该系统的学习结果作为反应式自主机器人的行为控制器,有效地解决了复杂环境中的机器人导航问题

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐心和	东北大学信息科学与工程学院	295	7536	42.0	73.0
2	段勇	东北大学信息科学与工程学院	5	111	5.0	5.0