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基于适合度轨迹的神经网络强化学习方法及系统

922   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 06:57:24
本发明公开了一种基于适合度轨迹的神经网络强化学习方法及系统。该神经网络强化学习方法包括：初始化神经网络权值，强化学习参数及适合度轨迹；获取当前环境状态和立即回报值；计算强化学习的Q值函数；获取适合度轨迹和更新神经网络权值；检测新的环境状态和立即回报值；新的环境状态和立即回报值满足结束条件，强化学习结束，不满足结束条件，返回重新检测获取当前环境状态和立即回报值。其优点在于：解决了强化学习面对连续状态空间的函数逼近问题，同时引进的适合度轨迹，对经历过的状态动作正确的访问路径的有效保存，提高神经网络的泛化性能，最后加快算法的收敛速度。
声明：
“基于适合度轨迹的神经网络强化学习方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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