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改进的模糊Q学习方法及其在RoboCup中的应用
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为了在multi-agent系统中实现agent之间的竞争与协作,该文提出了一种新的在线学习方法,即:改进的模糊Q学习方法,在这种方法中,agent通过增强学习方法来调节模糊推理系统,进而获得最优的模糊规则.为了改善学习的时间,Q学习方法中的奖励值并不是固定的,而是根据状态而变化.将改进的模糊Q学习方法应用到RoboCup仿真环境中,使智能体通过在线学习获得跑位技巧.并通过实验证明了该方法的有效性.
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来源 ：
计算机仿真
ISSN： 1006-9348
年份： 2005
期： 5
卷： 22
页码： 189-192
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