摘要
为推进强化学习研究的进一步深入和扩大其实际应用范围,从强化学习研究的理论基础——知识表示和运用的角度对强化学习进行分类,并就经典随机强化学习、模糊强化学习、定性强化学习以及灰色强化学习作了较详细的探讨与比较.最后从知识表达和运用的角度对强化学习的发展进行了展望.
In order to advance reinforement learning （RL） research and expand its practical application scope, it＇s necessary to classify RL from RL research theory base, knowledge expressed and the handling angle. Based on classical stochastic RL, fuzzy RL. qualitative RL and grey RL, the detailed discussion and comparions are given.Finally, RL development is forecasted from the knowledge expression and handling angle.
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2008年第9期961-968,975,共9页
Control and Decision
基金
国家自然科学基金项目(60575033)
国家863计划项目(2007AA04Z227)
关键词
强化学习
知识表示
模糊理论
定性推理
灰色系统理论
Reinforcement learning
Knowledge representation
Fuzzy theory
Qualitative reasoning
Grey systemtheory
