【摘 要】
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研究了一种基于自适应启发评价(AHC)强化学习的移动机器人路径跟踪控制方法.AHC的评价单元(ACE)采用多层前向神经网络来实现,将TD(λ)算法和梯度下降法相结合来更新神经网络
【机 构】
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沈阳工业大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院,
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研究了一种基于自适应启发评价(AHC)强化学习的移动机器人路径跟踪控制方法.AHC的评价单元(ACE)采用多层前向神经网络来实现,将TD(λ)算法和梯度下降法相结合来更新神经网络的权值.AHC的动作选择单元(ASE)由遗传算法优化的模糊推理系统(FIS)构成.ACE网络的输出构成二次强化信号,用于指导ASE的学习.最后将所提出的算法应用于移动机器人的行为学习,较好地解决了机器人的复杂路径跟踪问题.
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