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    基于適合度軌跡的神經網絡強化學習方法及系統

    1027   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 06:57:24
    本發明公開了一種基于適合度軌跡的神經網絡強化學習方法及系統。該神經網絡強化學習方法包括：初始化神經網絡權值，強化學習參數及適合度軌跡；獲取當前環境狀態和立即回報值；計算強化學習的Q值函數；獲取適合度軌跡和更新神經網絡權值；檢測新的環境狀態和立即回報值；新的環境狀態和立即回報值滿足結束條件，強化學習結束，不滿足結束條件，返回重新檢測獲取當前環境狀態和立即回報值。其優點在于：解決了強化學習面對連續狀態空間的函數逼近問題，同時引進的適合度軌跡，對經歷過的狀態動作正確的訪問路徑的有效保存，提高神經網絡的泛化性能，最后加快算法的收斂速度。
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    聲明：
    “基于適合度軌跡的神經網絡強化學習方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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