张欣

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供职机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院更多>>
发文主题：学习算法分层强化学习决策树模糊聚类动态贝叶斯网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程》《计算机工程与科学》更多>>
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基于模糊聚类的分层强化学习算法
《计算机工程与科学》2010年第1期55-56,91,共3页张欣 戴帅 
湖南省教委资助项目(07C083)
本文提出了一种新的分层强化学习Option自动生成算法,以Agent在学习初始阶段探测到的状态空间为输入,采用模糊逻辑神经元的网络进行聚类,在聚类后的各状态子集上通过经验回放学习产生内部策略集,生成Option,仿真实验结果表明了该算法的...
关键词：强化学习 分层强化学习 模糊聚类 OPTION 
基于因素化表示的TD(λ)算法
《计算机工程》2009年第13期190-192,195,共4页戴帅 殷苌茗 张欣 
湖南省教委基金资助项目(07C083)
提出一种新的基于因素法方法的TD(λ)算法。其基本思想是状态因素化表示,通过动态贝叶斯网络表示Markov决策过程(MDP)中的状态转移概率函数,结合决策树表示TD(λ)算法中的状态值函数,降低状态空间的搜索与计算复杂度,因而适用于求解大...
关键词：因素化表示 动态贝叶斯网络 决策树 TD(λ)算法 
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