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基于Markov对策的强化学习及其在RoboCup中的应用

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摘要

论文研究了Markov对策模型作为学习框架的强化学习,提出了针对RoboCup仿真球队决策问题这一类复杂问题的学习模型和具体算法.在实验中,成功实现了守门员决策,并取得了良好的效果,证明了算法的可行性和有效性.

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来源
《计算机工程与应用》 |2005年第27期|202-204214|共4页
作者
李镇宇; 陈小平;
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作者单位

中国科学技术大学计算机系多主体系统实验室;

合肥;

230027;

中国科学技术大学计算机系多主体系统实验室;

合肥;

230027;

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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
Markov; 对策; 多主体系统; 强化学习; RoboCup;

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