U-Clustering:基于效用聚类的激励学习算法

摘要

提出了一个新的效用聚类激励学习算法U-Clustering.该算法完全不用像U-Tree算法那样进行边缘节点的生成和测试,它首先根据实例链的观测动作值对实例进行聚类,然后对每个聚类进行特征选择,最后再进行特征压缩,经过压缩后的新特征就成为新的状态空间树节点.通过对New York Driving[2,13]的仿真和算法的实验分析,表明U-Clustering算法对解决大型部分可观测环境问题是比较有效的算法.