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基于Markov对策的强化学习及其在RoboCup中的应用
1
作者
李镇宇
陈小平
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第27期202-204,214,共4页
论文研究了Markov对策模型作为学习框架的强化学习,提出了针对RoboCup仿真球队决策问题这一类复杂问题的学习模型和具体算法。在实验中,成功实现了守门员决策,并取得了良好的效果,证明了算法的可行性和有效性。
关键词
MARKOV对策
多主体系统
强化学习
ROBOCUP
下载PDF
职称材料
题名
基于Markov对策的强化学习及其在RoboCup中的应用
1
作者
李镇宇
陈小平
机构
中国科学技术大学计算机系多主体系统实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第27期202-204,214,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60275024)
国家863高技术研究发展计划基金资助项目(编号:2001AA422200)
文摘
论文研究了Markov对策模型作为学习框架的强化学习,提出了针对RoboCup仿真球队决策问题这一类复杂问题的学习模型和具体算法。在实验中,成功实现了守门员决策,并取得了良好的效果,证明了算法的可行性和有效性。
关键词
MARKOV对策
多主体系统
强化学习
ROBOCUP
Keywords
Markov games, multi-agent system, reinforcement learning, RoboCup
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Markov对策的强化学习及其在RoboCup中的应用
李镇宇
陈小平
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005
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