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基于LCS多机器人的算法介绍

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  • 上传时间:2021-08-13
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  • 标      签: LCS 机器人

资 源 简 介

在各种增强式学习中,Q-learning 或改进的Q-learning 应用的最多。JonathanH.Connell 和Sridhar Mahadevan 在Robot Learning一书中将该方法 应用于单个的移动机器人推箱子问题,并且详细讨论了如何利用任务性质,传感器特性,环境情况和现有控制结构来提高Q-learning 的收敛速度。Eiji Uchibe 等人提出了:种改进的基于状态向量估计Q-learning 方法,并成功地应用于实际机器人的学习过程中,使足球机器人获得协作性行为[53]。YashikazuArai 等人提出了一种分层式增强式学习算法。实验结果表明,该方法对于机器人学习避碰行为很有效。
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