基于Q学习的适应性进化规划算法

• 作者: 张化祥 陆晶
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 进化规划 变异策略 Q学习 收益
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 819-822
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2008.00819

摘要

进化规划中,个体选择变异策略特别重要.适应性变异策略因在进化过程中动态选择个体变异策略,能够取得较好的性能.传统适应性变异策略都依据个体一步进化效果考察个体适应性,没有从多步进化效果上对变异策略进行评价.本文提出一种新的基于Q学习的适应性进化规划算法QEP (Q learning based evolutionary programming),该算法将变异策略看成行动,考察个体多步进化效果,并通过计算Q函数值,学习个体最优变异策略.实验表明,QEP能够获得好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化祥	山东师范大学计算机系	73	576	14.0	19.0
2	陆晶	山东财政学院计算机系	6	160	4.0	6.0