中国科学技术大学自动化系 合肥 230027
文锋
使用聚类算法对连续状态空间进行自适应离散化,得到了基于K-均值聚类的强化学习方法.该方法的学习过程分为两部分:对连续状态空间进行自适应离散化的状态空间学习,使用K-均值聚类算法;寻找最优策略的策略学习,使用替代合适迹Sarsa学习算法.对连续状态的强化学习基准问题进行仿真实验,结果表明该方法能实现对连续状态空间的自适应离散化,并最终学习到最优策略.与基于CMAC 网络的强化学习方法进行比较,结果表明该方法具有节省存储空间和缩短计算时间的优点.
文锋;陈宗海;卓睿; 周光明.连续状态自适应离散化基于K-均值聚类的强化学习方法[J].控制与决策,2006,21(2):143-0148