强化学习中基于定性模型的知识传递方法

• 作者: 郑宇 黄晗文
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 定性模型 知识传递
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 118-124
• 分类号: TP18
• 字数: 7176字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.06.023

摘要

本文提出一种基于定性模糊网络的强化学习知识传递方法.该方法通过建立系统的定性模型,并用定性模糊网络抽取基于定性动作的次优策略的共同特征获得与系统参数无关知识.这些知识能有效描述参数值不同的系统所具有的共同控制规律,加快在新参数值的系统中强化学习的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄晗文	湖南大学计算机与通信学院	26	74	4.0	8.0
5	郑宇	北京交通大学计算机与信息技术学院	6	26	2.0	5.0