针对人工智能领域中非独立智能生物在强化学习方面出现的MDP环境单一、学习空间狭小等问题,提出一种基于改进XCS分类器(I-XCS)的非独立智能生物强化学习机制。此学习机制在原有的XCS分类能力以及在线知识基础之上,使用梯度下降相关技术构造了一个具有高稳定性、低维度特点的逼近方法,此方法存储空间要求低,可以提升智能生物学习归纳能力。实验结果证明I-XCS分类学习算法不仅能够有效地解决MDP环境单一、学习空间狭小等问题,结论在一定程度上提高了非独立智能生物在强化学习中的分析性能。
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