基于核密度估计的分层强化学习自动分层算法

• 作者: 付成伟 陆军
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分层强化学习 Option 核密度估计 子目标
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 字数: 3770字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2008.05.002

摘要

分层强化学习中自动分层问题目前仍未得到有效的解决,本文针对Option方法,研究了基于核密度估计的Option自动生成算法,该算法根据分层强化学习的特点并结合改进后的核密度估计层次聚类方法,实现分层强化学习的自动分层,生成子目标,并在此基础上构建出Options.实验结果表明这种算法可以大大加快学习的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆军	哈尔滨工程大学自动化学院	72	488	12.0	19.0
2	付成伟	哈尔滨工程大学自动化学院	2	4	1.0	2.0