【摘 要】
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针对Robocup仿真组比赛中智能体的配合与动作选取,将模糊小脑神经网络(FCMAC)与传统的Q-学习相结合,提出了模糊CMAC Q-学习的方法.该方法结合了模糊控制与CMAC小脑神经网络的
【机 构】
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江南大学,电气自动化研究所,江苏,无锡,214122
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针对Robocup仿真组比赛中智能体的配合与动作选取,将模糊小脑神经网络(FCMAC)与传统的Q-学习相结合,提出了模糊CMAC Q-学习的方法.该方法结合了模糊控制与CMAC小脑神经网络的优点,将其运用于强化学习中,解决了连续状态空间中使用Q学习时存在的离散化及"维数灾难"的难题,并有效地增强了系统的泛化能力,提高了学习速率,增加了学习精度,更好地满足了比赛实时性的要求.将该方法运用于Robocup仿真组比赛中,证明了它的有效性.
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