基于知识的Agent强化学习算法分析与研究

• 作者: 殷锋社
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 KBQL Agent 鲁棒性 适应性
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 115-117
• 分类号: TP3-01
• 字数: 3874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-6236.2011.11.036

摘要

强化学习具有与环境交互的优势,笔者提出的基于知识的Q-学习算法(KBQL)就是利用Q-学习算法的这个特点,利用Agent的先验知识来缩小Agent学习的状态空间,以加速强化学习的收敛性,同时采用Agent的学习机制克服其知识的不精确性,从而提高学习算法的鲁棒性和适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷锋社		45	155	6.0	10.0