基于模糊小波网络的强化学习及其在多机器人决策策略中的应用

• 作者: 徐心和 李程 段勇
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 强化学习(RL) 模糊小波神经网络(FWNN) 机器人足球比赛 动作选择 决策
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 407-412
• 页数: 6页
• 字数: 6442字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.04.012

摘要

给出了一种基于模糊小波神经网络(FWNN)的强化学习方法,并研究了应用该方法解决多机器人足球比赛中的决策策略问题.首先,使用FWNN来实现强化学习状态空间到动作空间的映射,从而解决大规格或连续状态空间所导致的学习速度过慢甚至难以收敛等问题.然后,研究了提出的方法在机器人足球比赛的复杂决策策略学习中的应用,证明机器人球员能够通过学习掌握根据比赛状态信息选择合理动作的能力.最后,通过实验验证了该学习方法的有效性,它能够满足机器人足球比赛的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐心和	东北大学信息科学与工程学院	295	7536	42.0	73.0
2	段勇	沈阳工业大学信息科学与工程学院	39	307	10.0	15.0
3	李程	沈阳工业大学信息科学与工程学院	2	6	1.0	2.0