一种结合Tile Coding的平均奖赏强化学习算法

作者：王巍巍; 陈兴国; 高阳

来源：模式识别与人工智能, 2008, (04): 446-452.

• 强化学习
• 马尔可夫决策过程(MDP)
• R-学习
• G-学习
• 平均奖赏 Reinforcement Learning
• Markov Decision Process(MDP)
• R-Learning
• G-Learning
• Average Reward

平均奖赏强化学习是强化学习中的一类重要的非折扣最优性框架,目前大多工作都主要是在离散域进行.本文尝试将平均奖赏强化学习算法和函数估计结合来解决连续状态空间的问题,并根据状态域的改变,相应修改 R-learning 和 G-learning 中参数的更新条件.此外对结合函数估计的 G-learning 算法的性能表现及其对各种参数的敏感程度进行针对性研究.最后给出实验结果及分析.实验结果证明 R-learning 和 G-learning 在ε较小的情况下解容易发散,同时也说明特征抽取方法 Tile coding 的有效性,且可作为其它特征抽取方法的参考标准.

• 单位
  计算机软件新技术国家重点实验室; 南京大学