基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了处理探索环境中的变化和减少智能体不必要的从头学习的时间,研究了对探索环境的预处理方法,提出了运用轨迹标记的Q学习算法尝试对探索的路径进行标记学习和对探索环境的变化部分进行预处理,来减少智能体学习时间.实验仿真中与使用策略重用的算法对比分析表明,该算法减少了智能体学习时间,并改进了对探索环境的变化的处理机制.
推荐文章
基于改进Q-学习的导航知识获取算法研究
强化学习
Q-学习
探索区域扩张
模拟退火
神经网络
基于预测状态表示的Q学习算法
不确定环境规划
预测状态表示
Q学习算法
奶酪迷宫
基于DBSCAN算法的浮动车数据预处理
DBSCAN算法
浮动车数据
清洗轨迹漂移点
基于Q-学习算法的异常检测模型
网络安全
异常检测
模型
Q-学习算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于轨迹式的Q学习算法对探索环境预处理的研究
来源期刊 通信技术 学科 工学
关键词 Q学习 探索环境 策略重用 预处理
年,卷(期) 2021,(12) 所属期刊栏目 信息处理与传输|Information Processing & Transmission
研究方向 页码范围 2621-2625
页数 5页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0802.2021.12.006
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
Q学习
探索环境
策略重用
预处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信技术
月刊
1002-0802
51-1167/TN
大16开
四川省成都高新区永丰立交桥(南)创业路8号
62-153
1967
chi
出版文献量(篇)
10805
总下载数(次)
35
论文1v1指导