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贺振东

作品数：2 被引量：0H指数：0
供职机构：东北电力大学更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇模拟退火
  • 2篇Q-学习
  • 1篇学习算法
  • 1篇移动机器人
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇机器人
  • 1篇Q-学习算法
  • 1篇Q学习
  • 1篇METROP...

机构

  • 1篇东北电力大学
  • 1篇东北电力学院
  • 1篇中国民用航空...

作者

  • 2篇贺振东
  • 1篇胡丹丹
  • 1篇高庆吉
  • 1篇刘洁

传媒

  • 1篇中国民航学院...

年份

  • 2篇2006
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于改进Q-学习的导航知识获取算法研究
本文在分析了移动机器人导航控制的基础上，根据反应式导航与强化学习模型的相似性，将强化学习应用到智能导航上，重点研究了基于Q-学习的导航知识获取算法。 研究了强化学习的时间差分算法、自适应启发评价算法、Q-学习算法等主...
贺振东
关键词：Q学习模拟退火神经网络移动机器人
文献传递
基于探索区域扩张策略的Q-学习算法
2006年
针对Q-学习算法中探索与利用之间的平衡问题,在基于Metropolis准则的Q-学习的基础上,提出了基于探索区域扩张策略的Q-学习改进算法,消除了初始时刻在整个环境中加入探索的盲目性,提高了学习效率。通过加入算法的自主学习结束条件,避免了找到最优路径后的重复学习,节省了学习时间。仿真实验证明了该算法的有效性。
胡丹丹贺振东刘洁高庆吉
关键词：Q-学习METROPOLIS准则模拟退火
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共1页<1>
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