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基于神经网络的批强化学习在Robocup中的应用

     

摘要

模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多智能体系统的一个通用的实验平台,通过它可以来检验各种理论、算法和框架等,已经成为人工智能的研究热点.针对在复杂条件下的使用传统Q学习方法所产生的收敛速度缓慢和泛化能力不强的问题,文中使用人工化能力,缩短了学习的时问.并最终将其运用到仿真组比赛的Keepaway模型中,以此验证了该方法的有效性.

著录项

  • 来源
    《计算机技术与发展》|2009年第7期|98-101|共4页
  • 作者

    李龙澍; 葛瑞峰; 王慧萍;

  • 作者单位

    安徽大学计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;

    安徽大学计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;

    安徽大学计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工神经网络与计算;
  • 关键词

    批Q-学习; 神经网络; 智能体; 机器人足球比赛;

  • 入库时间 2023-07-24 21:47:11

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