基于模糊神经网络的强化学习及其在机器人导航中的应用
来源期刊：控制与决策2007年第5期
论文作者：段勇 徐心和
文章页码：525 - 1063
关键词：强化学习;模糊神经网络;Q(λ)学习;机器人导航;
摘 要：研究基于行为的移动机器人控制方法.将模糊神经网络与强化学习理论相结合,构成模糊强化系统.它既可获取模糊规则的结论部分和模糊隶属度函数参数,也可解决连续状态空间和动作空间的强化学习问题.将残差算法用于神经网络的学习,保证了函数逼近的快速性和收敛性.将该系统的学习结果作为反应式自主机器人的行为控制器,有效地解决了复杂环境中的机器人导航问题
段勇，徐心和
摘 要：研究基于行为的移动机器人控制方法.将模糊神经网络与强化学习理论相结合,构成模糊强化系统.它既可获取模糊规则的结论部分和模糊隶属度函数参数,也可解决连续状态空间和动作空间的强化学习问题.将残差算法用于神经网络的学习,保证了函数逼近的快速性和收敛性.将该系统的学习结果作为反应式自主机器人的行为控制器,有效地解决了复杂环境中的机器人导航问题
关键词：强化学习;模糊神经网络;Q(λ)学习;机器人导航;
