改进的Q学习算法及在其RoboCup中的应用

• 作者: 周燕艳
• 来源期刊: 四川理工学院学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: RoboCup 神经网络 Q学习 智能体
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 417-421
• 分类号: TP18
• 字数: 4019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1549.2011.04.014

摘要

传统的Q学习已被有效地应用于处理RoboCup中传球策略问题,但是它仅能简单地离散化连续的状态、动作空间。文章提出一种改进的Q学习算法,提出将神经网络应用于Q学习,系统只需学习部分状态—动作的Q值,即可进行Q学习,有效的提高收敛的速度。最后在RoboCup环境中验证这个算法,对传球成功率有所提高。