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一种基于贝叶斯概率的强化学习智能体控制优化方法

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯概率的强化学习智能体控制优化方法,该方法通过贝叶斯概率,将策略空间向量化,使得使用者能够较好的测定当前深度强化学习智能体已经探索的策略空间,更有利于使用者调整训练方法,探索未知的策略空间。

著录项

  • 公开/公告号CN112462613A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 周世海;

    申请/专利号CN202011420174.5

  • 发明设计人 周世海;

    申请日2020-12-08

  • 分类号G05B13/04(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 315722 浙江省宁波市象山县西周镇东溪号路

  • 入库时间 2023-06-19 10:08:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-23

    授权

    发明专利权授予

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