文件名称:
基于可中断Option的在线分层强化学习方法
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文件大小: 917kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-14
详细说明：针对大数据体量大的问题，在Macro-Q算法的基础上提出了一种在线更新的Macro-Q算法(MQIU)，同时更新抽象动作的值函数和元动作的值函数，提高了数据样本的利用率。针对传统的马尔可夫过程模型和抽象动作均难于应对可变性，引入中断机制，提出了一种可中断抽象动作的Macro-Q无模型学习算法(IMQ)，能在动态环境下学习并改进控制策略。仿真结果验证了MQIU算法能加快算法收敛速度，进而能解决更大规模的问题，同时也验证了IMQ算法能够加快任务的求解，并保持学习性能的稳定性。
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