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大規(guī)模強化學(xué)習(xí)中的新型函數(shù)近似技術(shù)研究 
定 價：42 元
9 7 2 8 4 7 9 5 3 6 6 7 3 本書主要研究如何通過新型函數(shù)近似技術(shù)提升大規(guī)模強化學(xué)習(xí)器的性能。本書首先分析了傳統(tǒng)的函數(shù)近似技術(shù)，如Tile編碼與Kanerva編碼在處理大規(guī)模問題性能不佳的原因，即原型沖突與不均勻的原型訪問頻率分布。為了解決這些問題，本書分別應(yīng)用自適應(yīng)Kanerva函數(shù)近似、模糊邏輯函數(shù)近似與基于粗糙集的函數(shù)近似等方法對強化學(xué)習(xí)中的函數(shù)近似方法進行改進。本書還將以上函數(shù)近似方法分別應(yīng)用于強化學(xué)習(xí)中不同難度的捕食者－獵物追逐問題與認知無線電網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用問題，以此進行驗證。實驗結(jié)果表明：本書所提方法不僅提高了類似問題的求解率，同時減少了所需原型數(shù)量，最終顯著提高了函數(shù)近似技術(shù)解決大規(guī)模強化學(xué)習(xí)與多智能體問題的有效性。
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