【摘 要】
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再励学习，作为一种新兴的智能学习模式，由于学习机制简单，不需要任何先验知识，也不需要样本数据， 被越来越多地用于未知环境模型系统的学习。而且前再励学习存在的问题之一是学习
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再励学习，作为一种新兴的智能学习模式，由于学习机制简单，不需要任何先验知识，也不需要样本数据， 被越来越多地用于未知环境模型系统的学习。而且前再励学习存在的问题之一是学习速度不高，难以保证系统的实时性。在已有的再励学习系统中，再励函数多采用无模型表示结构，这种结构过于简单粗糙，也是再励学习学习效率低下的主要原因之一。因此，本文结合多机器人协调避障路径规划问题，提出一种新的基于模糊模型的再励函数结构，这种结构将反映机器人基本行为如躲避障碍物、 其它机器人和趋向目标等的再励函数子函数进行分层建模，并取模糊加权
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