資料介紹
針對確定性馬爾克夫決策過程,本文提出了一種基于支持樣本的快速增強學習算法。
文章首先把學習問題形式化為一個確定性的馬爾可夫決策過程,并對問題空間中每個狀態的總回報值進行估計,根據總回報估計值與累積總回報估計值的大小關系,提出了支持樣本的概念,即在大量的訓練樣本中,提取出值得我們信賴的那些樣本;然后建立狀態空間與動作空間之間的對應關系,用得到的支持樣本進行最小二乘逼近,得到了快速有效的策略函數;最后,通過仿真實驗,證明了方法的有效性。
文章首先把學習問題形式化為一個確定性的馬爾可夫決策過程,并對問題空間中每個狀態的總回報值進行估計,根據總回報估計值與累積總回報估計值的大小關系,提出了支持樣本的概念,即在大量的訓練樣本中,提取出值得我們信賴的那些樣本;然后建立狀態空間與動作空間之間的對應關系,用得到的支持樣本進行最小二乘逼近,得到了快速有效的策略函數;最后,通過仿真實驗,證明了方法的有效性。
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