部分可观测Markov环境下的激励学习综述

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摘要：对智能体在不确定环境下的学习与规划问题的激励学习技术进行了综述.首先介绍了用于描述隐状态问题的部分可观测Markov决策理论(POMDPs),在简单回顾其它POMDP求解技术后,重点讨论环境模型事先未知的激励学习技术,包括两类:一类为基于状态的值函数学习;一类为策略空间的直接搜索.最后分析了这些方法尚存在的问题,并指出了未来可能的研究方向.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96527B/200202/6253778.html

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关键词：Markov Mark Mar cqvip 研究方向 激励学习 部分可观测Markov决策过程 机器学习 人工智能 智能体