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基于動作的評價值函數的再勵學習方法主要有三種：Q-學習、R-學習和優勝學習。一般地,這些學習方法只能接受離散化的狀態輸入,產生離散值的控制動作。但是,智能體所處的環境通常是空間連續的,對連續的狀態空間和動作空間進行離散化,會導致維數災難問題。另一方面,經典的模糊推理系統,能夠完成簡單的學習任務;但是,當學習任務涉及復雜的多變量環境時,這些方法就失去了效力。為完成具有離散時間和連續空間的復雜學習任務,本文將基于動作的評價值函數的再勵學習方法與Takagi-Sugeno模糊邏輯系統進行了有機結合,提出了一種新的再勵學習網絡結構,即競爭式T-S 模糊再勵學習網絡(以下簡稱CTSFRLN)。CTSFRLN
采用T-S 模糊神經網絡表達智能體的結構,由于T-S 模糊推理系統只需少量的模糊規則,就能充分逼近多變量非線性函數。因此CTSFRLN 能夠利用這一優勢處理多變量的復雜學習問題。針對CTSFRLN 結構,文中提出了一種高效的學習算法,即競爭式T-S 模糊Q-學習算法。
學習結束之后,CTSFRLN 從功能上將變為一種T-S 模糊變結構控制器,能夠較大地改善系統的控制性能。本文對上述學習方法在倒立擺控制系統中的應用進行了仿真,結果令人滿意。
采用T-S 模糊神經網絡表達智能體的結構,由于T-S 模糊推理系統只需少量的模糊規則,就能充分逼近多變量非線性函數。因此CTSFRLN 能夠利用這一優勢處理多變量的復雜學習問題。針對CTSFRLN 結構,文中提出了一種高效的學習算法,即競爭式T-S 模糊Q-學習算法。
學習結束之后,CTSFRLN 從功能上將變為一種T-S 模糊變結構控制器,能夠較大地改善系統的控制性能。本文對上述學習方法在倒立擺控制系統中的應用進行了仿真,結果令人滿意。
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