【摘 要】
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通过引入频率最大Q值启发式学习算法,对一种递阶强化学习方法进行改进,解决在庞大状态空间和动态变化环境中对Agent进行最优行为策略学习的问题。引入属性维护算子以及承诺和
【机 构】
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谣南交通大学机械工程学院,西南交通大学牵引动力国家重点实验室
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通过引入频率最大Q值启发式学习算法,对一种递阶强化学习方法进行改进,解决在庞大状态空间和动态变化环境中对Agent进行最优行为策略学习的问题。引入属性维护算子以及承诺和规划意识属性,对经典信念、愿望、意图模型进行扩展,给出意识属性的理性维护过程,增强Agent的自适应性并使Agent具有在动态环境中进行在线学习的能力。根据意识模型提出一种具有主动性、适应性、反应性、社会性的Agent体系结构,并根据该体系结构开发出一种路径规划Agent。通过对行驶环境的组态设定,模拟车辆复杂的行驶状态,并通过对行驶状态的
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