基于平均奖赏强化学习算法的零阶分类元系统

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摘要：零阶学习分类元系统ZCS（Zeroth-levelClassifierSystem）作为一种基于遗传的机器学习技术（Genetics-BasedMachineLearning），在解决多步学习问题上，已展现出应用价值。然而标准的ZCS系统采用折扣奖赏强化学习技术，难于适应更为广泛的应用领域。基于ZCS的现有框架，提出了一种采用平均奖赏强化学习技术（R-学习算法）的分类元系统，将ZCS中的折扣奖赏强化学习方法替换为R-学习算法，从而使ZCS一方面可应用于需要优化平均奖赏的问题领域，另一方面则可求解规模较大、需要动作长链支持的多步学习问题。实验显示，在多步学习问题中，该系统可给出满意解，且在维持动作长链，以及克服过泛化问题方面，具有更优的特性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91690X/201621/7000052346.html

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关键词：学习算法 classifiers classifier Learning GENETICS 平均奖赏 强化学习 R-学习算法 多步学习问题