XCSG在多机器人强化学习中的应用

摘要：

XCS分类器在解决机器人强化学习方面已显示出较强的能力,但在多机器人领域仅局限于MDP环境,只能解决环境空间较小的学习问题.提出了XCSG来解决多机器人的强化学习问题.XCSG建立低维的逼近函数,梯度下降技术利用在线知识建立稳定的逼近函数,使Q表格一直保持在稳定低维状态.逼近函数Q不仅所需的存储空间更小,而且允许机器人在线对已获得的知识进行归纳一般化.仿真实验表明,XCSG算法很好地解决了多机器人学习空间大、学习速度慢、学习效果不确定等问题.

关键词：强化学习、多机器人、学习分类器、梯度下降法的学习分类器

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金90820004

在线出版日期：2013-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：249-251,292