一种新的CMAC函数逼近器及其再励学习方法

张芳; 颜国正; 林良明

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一种新的CMAC函数逼近器及其再励学习方法

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针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题 ,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用 ,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间 ,相应地将小脑模型连接控制器网络 ( Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)函数逼近器改进为模糊 CMAC( FuzzyCMAC,FCMAC)函数逼近器 ,并将 FCMAC函数逼近器置入滞后更新多步 Q( Postphoned- Up-dating Multi- Step Q- learning,PUMSQ)学习算法 ,提出 FCMAC- PUMSQ学习算法 .仿真实验证明 ,该算法有效且有较好的鲁棒性。

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来源
《上海交通大学学报》 |2002年第10期|1439-1442|共4页
作者
张芳; 颜国正; 林良明;
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作者单位

上海交通大学电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
CMAC; 再励学习; 函数逼近器; 小脑模型连接控制器; 多移动机器人; 协调控制; 避撞路径规划;

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