文档介绍：基于智能体系统的学习算法的研究与改进摘要强化学习是一种无监督学习方法,使智能体能够在环境模型未知的情况下利用环境奖赏发现最优的行为序列,因此被广泛用于智能体系统中。谎八法是最易理解和目前广为使用的一种无模型强化学习方法,但标准的算法应用于智能体系统时本身存在一些问题。首先,强化学习在与环境交互时,不得不采用试探的方法来学习策略,同时智能体仅仅靠外部的评价来调整自己的行为,这势必要经过一个漫长的学习习问题,也是许多学者研究的课题。基于此本文针对八惴ㄔ谥悄芴逑统中应用时遇到的这些问题,对八惴ń辛艘恍└慕屠┏洌纳破在智能体系统中应用的学习效果。本文的主要研究工作如下:首先,针对强化学习学习速度慢的缺点,,提出一种具有启发知识的并行八惴ǎ诟盟惴ㄖ校斡胙习的各智能体独立的执行基于启发知识的八惴ǎ悄芴逋ü涣餮成果、融合启发知识、共享学习结果,提高整个多智能体系统的学习效率。将间下的多智能体强化学习问题。算法利用模糊推理对状态空间进行泛化,同时采用了模块化的方法,将复杂的任务进行分解以减小状态空间的规模,提高学过程。其次标准的八惴ㄍǔS糜诖砝肷⒆刺奈侍猓侵悄芴逑统所处的环境通常是状态空间连续的。如何解决在连续状态环境下多智能体学学习过程中智能体动作选择,从而加快智能体在复杂环境中的学习速度。仿真结果表明,相比较于标准的谎八惴ǎ悄芴逋ü翱梢愿煅暗秸确决策,有效提高了智能体学习速度。算法应用在多智能体仿真环境中,取得了较好的学习效果。最后,提出了一种结合模块化学习的模糊八惴ǎ饩隽刺习效率。并且应用一种非均匀的表示结构来设计强化函数,对不同的动作给予不同的奖励和惩罚。最后将提出的算法应用在多智能体捕猎的仿真环境中,从仿真的曲线中可以明显的看出来,捕猎智能体的移动步数逐渐达到平稳,有效哈尔滨理工人学丁学坝Q宦畚
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关键词八惴ǎ恢悄芴澹黄舴⒅J叮荒:评恚荒?榛的完成了学习过程,系统整体性能达到了最优。哈力:隼韂二人学隝学位论文
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孛姚日期:》砷年;作者签名:胡子粤锎舌婴如年弓月哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明弓月,弓日本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于智能体系统的谎八他人已发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门提交论文和电子版本,允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉月善岁日法的研究与改进》,是本人在导师指导下,在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间独立迸行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除已注明部分外不包含日期:《基于智能体系统的八惴ǖ难芯坑敫慕废当救嗽诠趵砉ご笱攻读硕士学位期间在导师指导完下成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有,本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全容。本学位论文属于保密口,在年解密后适用授权书。不保密囤。作者签名:导师签名:年
⒄学习是推动人类进步的强大动力。认为:学习就是系统中的变化,这种变化使系统比以前更有效地去做段,通过学习,智能体能改进自己的性能,并在以后的类似行为中能采取更优改进,同时也能对智能体以后的行为有提高的作用,这里学习不仅能提高智能体在类似行为中的性能,而且还能在一定程度上提高智能体在未知行为中的性对学习较为全面的概括。事实上,人类的认知过程是一个从未知到己知,再从己知的同时也提供了对未知进行探索的有力支持。机器学习的研究开始于世纪年代,它的主要发展过程大体可分为四应系统。这类系统所采用的主要方法是不断修改系统的控制参数以改进它的执学习是人类一个非常重要的行为,在人类的认知过程中学习起了相当重要的作用,可以想象一下没有学习能力的个体在实践中将会多么的无力,可以说机器学习褐敢磺谐松镆酝饨械难埃学习这个概念既指学习这个事件本身又指学习这个技术,本文从学习技术的角度来研究机器学习。机器学习是计算机科学人工智能领域的一个重要分支,也是解决专家系统构造过程中知识获取瓶颈问题以及智能控制的关键技术。西蒙同样的工作,这种观点得到广泛的采用。机器学习方法很多,既有按传统方法分类的归纳学习、演绎学习、分析学习、类比学习、科学发现、联结学习和进化学习算法等,又有近十多年快速发展起来的强化学习对机器学习的定义将涉及对学习