一类连续动作空间下的Q-learning

摘要

提出一类连续状态与动作空间下的加权Q学习算法,应用改进的增长神经气算法动态构建径向基网络的隐含层,实现状态空间的自适应理解.在基于径向基网络实现的标准Q学习基础上,利用加权Q学习算法用以解决具有连续动作输出的控制问题.小车爬山控制的仿真实例验证了本文所提加权Q学习算法的有效性.

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