一种基于强化学习的学习Agent

李宁; 高阳; 陆鑫; 陈世福

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一种基于强化学习的学习Agent

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强化学习通过感知环境状态和从环境中获得不确定奖赏值来学习动态系统的最优行为策略,是构造智能Agent的核心技术之一.在面向Agent的开发环境AODE中扩充BDI模型,引入策略和能力心智成分,采用强化学习技术实现策略构造函数,从而提出一种基于强化学习技术的学习Agent.研究AODE中自适应Agent的结构和运行方式,使智能Agent具有动态环境的在线学习能力,并能够有效地满足Agent各种心智要求.

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来源
《计算机研究与发展》 |2001年第9期|1051-1056|共6页
作者
李宁; 高阳; 陆鑫; 陈世福;
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作者单位

南京大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
强化学习; 心智模型; 策略;

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