基于蚂蚁优化算法的分层强化学习

• 作者: 周晓柯 孙志毅 彭志平
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 蚂蚁系统优化算法 强化学习 Option 瓶颈边
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 3214-3216,3220
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.11.003

摘要

自主系统中，agent通过与环境交互来执行分配给他们的任务，采用分层强化学习技术有助于agent在大型、复杂的环境中提高学习效率。提出一种新方法，利用蚂蚁系统优化算法来识别分层边界发现子目标状态，蚂蚁遍历过程中留下信息素，利用信息素的变化率定义了粗糙度，用粗糙度界定子目标；agent使用发现的子目标创建抽象，能够更有效地探索。在出租车环境下验证算法的性能，实验结果表明该方法可以显著提高agent的学习效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙志毅	太原科技大学电子信息工程学院	72	344	10.0	15.0
2	彭志平	广东石油化工学院计算机科学与电子信息系	79	414	10.0	14.0
3	周晓柯	太原科技大学电子信息工程学院	4	6	2.0	2.0