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首先介绍了基于表格Ｑ－ｌｅａｒｎｉｎｇ的方法，然后提出了一种用神经网络实现的Ｑ－ｌｅａｒｎｉｎｇ方法，利用这种方法实现机器人避磁糙为学习，燕进行了领导具试验，最后讨论了提高强化学习速度的方法。
基于Q—learning的机器人避碰控制方法的研究
【摘 要】
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首先介绍了基于表格Ｑ－ｌｅａｒｎｉｎｇ的方法，然后提出了一种用神经网络实现的Ｑ－ｌｅａｒｎｉｎｇ方法，利用这种方法实现机器人避磁糙为学习，燕进行了领导具试验，最后讨论了提高强化学习速度的方法。
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机与信息科学系
【出 处】
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哈尔滨工程大学学报
【发表日期】
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1999年5期
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