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文章基本信息

  • 标题:基于LCS和LS-SVM的多机器人强化学习
  • 其他标题:Multi-Robot Reinforcement Learning Based on LCS and LS-SVM
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  • 作者:邵 杰 ; 杜丽娟 ; 林海霞
  • 期刊名称:人工智能与机器人研究
  • 印刷版ISSN:2326-3415
  • 电子版ISSN:2326-3423
  • 出版年度:2013
  • 卷号:2
  • 期号:1
  • 页码:24-28
  • DOI:10.12677/AIRR.2013.21004
  • 出版社:Hans Publishers
  • 摘要:本文提出了一种LCS和LS-SVM相结合的多机器人强化学习方法,LS-SVM获得的最优学习策略作为LCS的初始规则集。LCS通过与环境的交互,能更快发现指导多机器人强化学习的规则,为强化学习系统的动作选择提供实时、动态的反馈,使多机器人自主地学习到相互协作的最优策略。算法的分析和仿真表明多机器人学习空间大、学习速度收敛慢、学习效果不确定等问题得到很大的改善。
  • 其他摘要:This paper presents a multi-robot reinforcement learning method combination LCS and LS-SVM, the optimal learning strategy LS-SVM obtained as an initial rule set of LCS. LCS interact with the environment, which can quickly find the guiding rules for multi-robot reinforcement learning, provide real-time, dynamic feedback, so that multi-robot autonomously learn the optimal strategy of mutual cooperation. Algorithm analysis and simulation show that a large space for multi-robot learning, the learning speed converges slowly, uncertainties and other learning problems can get a great improvement.
  • 关键词:学习分类器;协同最小二乘支持向量机;强化学习;多机器人
  • 其他关键词:Learning Classifier System; LS-SVM; Reinforcement Learning; Multi-Robot
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