基于ILCS的多机器人强化学习策略

• 作者: 杜丽娟 杨静宇 邵杰
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 多机器人 改进学习分类器 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 220-222
• 分类号: TN91
• 字数: 2603字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2010.04.076

摘要

提出了一种基于改进学习分类器的多机器人强化学习方法.增强学习使机器人能发现一组用于指导其强化学习行为的规则.遗传算法则在现有的规则中淘汰掉较差的,并利用较优的种群规则产生出新的学习规则.规则合并能提高多机器人的并行强化学习效率,使多个机器人自主地学习到相互协作的最优策略.算法的分析和仿真表明,将改进的学习分类器用于多机器人的强化学习是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机学院	623	11098	50.0	74.0
2	邵杰	商丘科技职业学院计算机系	9	17	3.0	3.0
6	杜丽娟	商丘科技职业学院计算机系	11	18	3.0	3.0