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分层式强化学习的定性空间表达

陈春林  陈宗海  卓睿  
【摘要】:分层式强化学习是解决强化学习问题中大规模学习空间问题的一种重要方法。但分层式强化学习要协调解决不同层次的学习问题,合适的问题表示方法是其关键性技术。本文以移动机器人导航控制为应用背景,在给出了基于拓扑地图的定性空间构造方法的基础上,提出了用基于定性空间推理的混合代数理论结构来描述分层式强化学习的基本框架,给出了相应的定义、定理及证明,并讨论了相关问题。

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