一种改进型机器智能强化学习机制研究

• 作者: 廖坚 邹德清
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 非独立智能生物 I-XCS 梯度下降技术 强化学习
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机控制系统及软件
• 页码范围: 1908-1912
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 3762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.150705

摘要

针对人工智能领域中非独立智能生物在强化学习方面出现的MDP环境单一、学习空间狭小等问题,提出一种基于改进XCS分类器(I-XCS)的非独立智能生物强化学习机制.此学习机制在原有的XCS分类能力以及在线知识基础之上,使用梯度下降相关技术构造了一个具有高稳定性、低维度特点的逼近方法,此方法存储空间要求低,可以提升智能生物学习归纳能力.实验结果证明I-XCS分类学习算法不仅能够有效地解决MDP环境单一、学习空间狭小等问题,结论在一定程度上提高了非独立智能生物在强化学习中的分析性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖坚	湖南机电职业技术学院信息工程学院	28	25	3.0	3.0
2	邹德清	华中科技大学计算机科学与技术学院	39	509	12.0	21.0