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文檔簡介
1、經(jīng)過幾十年發(fā)展,強化學(xué)習(xí)已得到長足的進(jìn)步,已成為機器學(xué)習(xí)、人工智能研究中最活躍的領(lǐng)域之一。在實際問題中,由于狀態(tài)空間的規(guī)模過大以及目前硬件條件的限制,導(dǎo)致算法的效率不高。現(xiàn)有的大多數(shù)算法都采用屬性值計算,不能體現(xiàn)物體間的關(guān)系。隨著邏輯程序的發(fā)展,這種關(guān)系可以通過變量來描述,使得學(xué)習(xí)任務(wù)從復(fù)雜的計算中抽象出來。關(guān)系強化學(xué)習(xí)將邏輯程序和強化學(xué)習(xí)結(jié)合,為強化學(xué)習(xí)處理大狀態(tài)空間問題提供了新的方法。 本文主要工作內(nèi)容進(jìn)行如下: 1
2、.通過分析現(xiàn)有各種算法及運行機制,提出了一種改進(jìn)的關(guān)系強化學(xué)習(xí)算法。由于原算法計算重復(fù)、迭代次數(shù)多、值備份過多,改進(jìn)算法采用一種增量更新邏輯決策樹的方法實時處理每一個樣本點。減少了計算量,提高了算法實時性;為了彌補子葉節(jié)點信息丟失造成收斂速度慢的不足,算法給邏輯謂詞賦予了一個優(yōu)先級。并在子葉分裂過程中,根據(jù)優(yōu)先級選定候選測試,以提高算法收斂速度。經(jīng)實驗對比原算法,改進(jìn)算法的效率有較大提升。 2.概述了現(xiàn)有智能車的智能控制算法;建
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