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一种状态集结因子化SARSA(λ)强化学习算法

A State-Space Aggregation Factored SARSA(λ) Algorithm of Reinforcement Learning

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【作者】 李春贵； 刘永信；

【Author】 LI Chun gui, LIU Yong xin (Department of Automatic Control, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081)

【机构】 北京理工大学自动控制系； 北京理工大学自动控制系 北京100081； 北京100081；

【摘要】 提出了一种自适应状态集结因子化 SARSA(λ)强化学习算法 ,在学习的过程中利用Bellman余留数进行状态集结 ,通过集结 ,大大减少了状态空间搜索与计算的复杂度 ,有利于求解大状态空间的 MDPs问题 ,而且 ,本算法不需要有关状态特征的先验知识 ,有很好的通用性

【Abstract】 We propose an new state space aggregation SARSA(λ) algorithm. The main principle of the algorithm is based on Bellman residual, state space is aggregated, significantly reducing the searching and computing complexity of the state space.The algorithm is a promise solving for large scale MDPs problem., and more,it needn′t the prior knowledge of state space feature.

【关键词】 强化学习； 状态集结； MDPs； Q(λ)学习； SARSA(λ)学习；
【Key words】 reinforcement learning； state space aggregation； MDPs； Q(λ) learning； SARSA(λ) learning；
  • 【文献出处】 内蒙古大学学报(自然科学版) ,Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Neimongol , 编辑部邮箱 ,2001年06期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】1
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