基于糊糙集的改进Q学习算法

来源 :郑州轻工业学院学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：boyskys

【摘要】

：

针对Q学习算法容易出现错误的时间间隔重叠和高估Q值的情况,进而导致收敛速度慢、学习性能下降的问题,提出了一种改进的Q学习算法,即粗糙集Q学习算法.该算法通过有效处理不完

【作者】

：

过金超刘杰崔光照

【机构】

：

郑州轻工业学院电气信息工程学院

【出处】

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郑州轻工业学院学报：自然科学版

【发表日期】

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2013年3期

【关键词】

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Q学习算法粗糙集机器人导航 Q-learning algorithm rough set robot navigation

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针对Q学习算法容易出现错误的时间间隔重叠和高估Q值的情况,进而导致收敛速度慢、学习性能下降的问题,提出了一种改进的Q学习算法,即粗糙集Q学习算法.该算法通过有效处理不完备信息和不确定性知识,使Q值所引起的误差最小化,进而减少Q值的高估,提高学习性能.基于2种算法的机器人自主导航实验结果表明,粗糙集Q学习算法有更高的学习效率和更强的避障能力.

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