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A New Reinforcement Learning Method for Fuzzy Logic Controllers

机译:模糊逻辑控制器的新加固学习方法

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摘要

A new reinforcement method for learning fuzzy logiccontrollers is proposed.The reinforcement learningscheme is composed of two fuzzy logic rule bases:oneacts as an adaptive critic,the other server as a control-ler.The proposed method is tested on the cart-pole sys-tem.Simulation results show that the method has betterlearning performance than Anderson’s neural network-based method.
机译:提出了一种用于学习模糊逻辑控制器的新的增强方法。强化学习化学化由两个模糊逻辑规则基础组成:INEACTS作为自适应评论家,另一台服务器作为控制器。在推车杆系统上测试了所提出的方法 - TEM.IMILUTION结果表明,该方法具有比安德森基于神经网络的方法更好的性能。

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