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基于改进Q-学习的导航知识获取算法研究
引用本文:郑炳文.基于改进Q-学习的导航知识获取算法研究[J].科学之友,2011(6).
作者姓名:郑炳文
作者单位:胜利油田海洋采油厂,山东,东营,257000
摘    要:基本Q-学习算法总是利用当前最优策略进行动作的选取,这样容易陷入局部最优.文章在模拟退火强化学习基础上提出了基于探索区域扩张的Q-学习,加入原地探索策略,提高了找到目标的效率;引入了探索区域扩张策略,避免了初始时在整个环境中加入探索的盲目性,提高了学习效率;加入算法的自主学习结束条件,避免了找到最优路径后的重复学习,节省了学习时间.仿真实验验证了算法的有效性.

关 键 词:强化学习  Q-学习  探索区域扩张  模拟退火  神经网络

Based on Improves the Q-study the Guidance Knowledge Gain Algorithm Research
Zheng Bingwen.Based on Improves the Q-study the Guidance Knowledge Gain Algorithm Research[J].Friend of Science Amateurs,2011(6).
Authors:Zheng Bingwen
Abstract:
Keywords:
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