基于ART2的Q学习算法研究

• 作者: 姚明海 李佳鹤 汤丽平 瞿心昱 顾勤龙
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: Q学习 ART2 增量式学习 两层在线学习 移动机器人导航
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 227-232
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

为了解决Q学习应用于连续状态空间的智能系统所面临的"维数灾难"问题,提出一种基于ART2的Q学习算法.通过引入ART2神经网络,让Q学习Agent针对任务学习一个适当的增量式的状态空间模式聚类,使Agent无需任何先验知识,即可在未知环境中进行行为决策和状态空间模式聚类两层在线学习,通过与环境交互来不断改进控制策略,从而提高学习精度.仿真实验表明,使用ARTQL算法的移动机器人能通过与环境交互学习来不断提高导航性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚明海	浙江工业大学信息工程学院	91	1088	17.0	30.0
2	汤丽平	浙江工业大学信息工程学院	5	26	3.0	5.0
3	瞿心昱	浙江工业大学信息工程学院	7	86	4.0	7.0
4	顾勤龙	浙江工业大学信息工程学院	8	202	6.0	8.0
5	李佳鹤	浙江工业大学信息工程学院	2	10	2.0	2.0