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摘要
$options是一种与SMDP模型紧密相关的引入时间抽象的强化学习算法!该算法一个重要且仍待解决的问题是如何能使agent自主找到合适的options.本文首先提出了一种基于访问落差变化率的子目标找寻算法,该算法克服了现有算法的低精确性和部分依赖人为因素的弊病,然后在该算法的基础上,提出了构造options的算法流程,并把这一算法运用于迷宫问题之中。实验结果表明利用实验生成的options可以大大加快学习的效率。
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单位南京大学; 计算机软件新技术国家重点实验室
