强化学习研究综述

陈学松; 杨宜民

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在未知环境中,关于agent的学习行为是一个既充满挑战又有趣的问题,强化学习通过试探与环境交互获得策略的改进,其学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.介绍了强化学习在理论、算法和应用研究三个方面最新的研究成果,首先介绍了强化学习的环境模型和其基本要素;其次介绍了强化学习算法的收敛性和泛化有关的理论研究问题;然后结合最近几年的研究成果,综述了折扣型回报指标和平均回报指标强化学习算法;最后列举了强化学习在非线性控制、机器人控制、人工智能问题求解、多agent 系统问题等若干领域的成功应用和未来的发展方向.

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来源
《计算机应用研究》 |2010年第8期|2834-28382844|共6页
作者
陈学松; 杨宜民;
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作者单位

广东工业大学自动化学院;

广州;

510006;

广东工业大学应用数学学院;

广州;

510006;

广东工业大学自动化学院;

广州;

510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
强化学习; 多智能体; 马尔可夫决策过程;

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