基于增量式RBF网络的Q学习算法

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	基于增量式RBF网络的Q学习算法
	李德才3,4 ; 韩建达1,3,4 ; 何玉庆3,4 ; 胡艳明2,3,4
刊名	机器人
	2019
卷号	41 期号:5 页码:562-573
关键词	核方法最小二乘算法增量式学习移动机器人 Q学习
ISSN号	1002-0446
其他题名	Q-Learning Algorithm Based on Incremental RBF Network
产权排序	1
英文摘要	为提升机器人的行为智能水平,提出一种基于增量式径向基函数网络(IRBFN)的Q学习(IRBFNQL)算法.其核心是通过结构的自适应增长与参数的在线学习,实现对Q值函数的学习与存储,从而使机器人可以在未知环境中自主增量式地学习行为策略.首先,采用近似线性独立(ALD)准则在线增加网络节点,使机器人的记忆容量伴随状态空间的拓展自适应增长.同时,节点的增加意味着网络拓扑内部连接的改变.采用核递归最小二乘(KRLS)算法更新网络拓扑连接关系及参数,使机器人不断扩展与优化自身的行为策略.此外,为避免过拟合问题,将L2正则项融合到KRLS算法中,得到L2约束下的核递归最小二乘算法(L2KRLS).实验结果表明,IRBFN-QL算法能够实现机器人与未知环境的自主交互,并逐步提高移动机器人在走廊环境中的导航行为能力.
语种	中文
资助机构	国家自然科学基金（U1608253，91748208）
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/24934]
专题	沈阳自动化研究所_机器人学研究室
通讯作者	何玉庆
作者单位	1.南开大学人工智能学院 2.中国科学院大学 3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 4.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	李德才,韩建达,何玉庆,等. 基于增量式RBF网络的Q学习算法[J]. 机器人,2019,41(5):562-573.
APA	李德才,韩建达,何玉庆,&胡艳明.(2019).基于增量式RBF网络的Q学习算法.机器人,41(5),562-573.
MLA	李德才,et al."基于增量式RBF网络的Q学习算法".机器人 41.5(2019):562-573.