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針對(duì)確定性馬爾克夫決策過(guò)程，本文提出了一種基于支持樣本的快速增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法。
文章首先把學(xué)習(xí)問(wèn)題形式化為一個(gè)確定性的馬爾可夫決策過(guò)程，并對(duì)問(wèn)題空間中每個(gè)狀態(tài)的總回報(bào)值進(jìn)行估計(jì)，根據(jù)總回報(bào)估計(jì)值與累積總回報(bào)估計(jì)值的大小關(guān)系，提出了支持樣本的概念，即在大量的訓(xùn)練樣本中，提取出值得我們信賴(lài)的那些樣本；然后建立狀態(tài)空間與動(dòng)作空間之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，用得到的支持樣本進(jìn)行最小二乘逼近，得到了快速有效的策略函數(shù)；最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，證明了方法的有效性。
文章首先把學(xué)習(xí)問(wèn)題形式化為一個(gè)確定性的馬爾可夫決策過(guò)程，并對(duì)問(wèn)題空間中每個(gè)狀態(tài)的總回報(bào)值進(jìn)行估計(jì)，根據(jù)總回報(bào)估計(jì)值與累積總回報(bào)估計(jì)值的大小關(guān)系，提出了支持樣本的概念，即在大量的訓(xùn)練樣本中，提取出值得我們信賴(lài)的那些樣本；然后建立狀態(tài)空間與動(dòng)作空間之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，用得到的支持樣本進(jìn)行最小二乘逼近，得到了快速有效的策略函數(shù)；最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，證明了方法的有效性。
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