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基于蚁群优化的模糊Sarsa学习算法
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作者 陈学松 杨宜民 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期340-343,共4页
提出了一种基于蚁群优化的模糊Sarsa学习(ACO-FSL)算法,在该算法中,首先把模糊系统按照模糊规则进行划分,对于每条模糊规则,有若干个候选动作可被选择,动作选择的概率依赖于实时的值函数;然后在每个动作选择的同时根据蚁群优化的思想定... 提出了一种基于蚁群优化的模糊Sarsa学习(ACO-FSL)算法,在该算法中,首先把模糊系统按照模糊规则进行划分,对于每条模糊规则,有若干个候选动作可被选择,动作选择的概率依赖于实时的值函数;然后在每个动作选择的同时根据蚁群优化的思想定义变化的学习率,这样既缩小了搜索空间,又提高了学习效率.整个模糊推理模块被看作是蚂蚁觅食的过程,利用蚁群算法优良的随机搜索性能求解该组合优化问题.给出了该算法的设计方法和流程.小车爬山问题的仿真实验结果表明:提出的ACO-FSL算法相比FSL具有较好的学习性能. 展开更多
关键词 强化学习 模糊强化学习 模糊Sarsa学习 蚁群优化 变学习率 小车爬山问题
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