基于模糊聚类的分层强化学习算法

• 作者: 张欣 戴帅
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 分层强化学习 模糊聚类 Option
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 55-56,91
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 1864字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.01.016

摘要

本文提出了一种新的分层强化学习Option自动生成算法,以Agent在学习初始阶段探测到的状态空间为输入,采用模糊逻辑神经元的网络进行聚类,在聚类后的各状态子集上通过经验回放学习产生内部策略集,生成Option,仿真实验结果表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张欣	长沙理工大学计算机与通信工程学院	6	26	3.0	5.0
2	戴帅	长沙理工大学计算机与通信工程学院	2	1	1.0	1.0