计算机应用技术专业毕业论文计算机应用技术专业毕业论文 精品论文精品论文 基于模糊聚类的分层基于模糊聚类的分层强化学习方法研究强化学习方法研究关键词：强化学习关键词：强化学习 机器学习机器学习 模糊聚类模糊聚类 自动分层自动分层摘要：强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过 不断试错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和在线学 习能力。然而，在具有大状态空间的应用领域，强化学习一直被维数灾难问题 所困扰。分层强化学习引入抽象机制实现状态空间降维，将强化学习任务分解 到抽象内部和抽象间的不同层次上分别实现，从而每层上的学习任务仅需在低 维空间中进行，是解决维数灾难问题一种有效方法，有着广泛的应用前景。 分层强化学习方法中的层次结构可以由设计者根据专家知识事先确定，也可以 自动生成。由于在复杂环境或者未知环境内学习时，任务层次结构很难事先确 定，因此有效的自动分层方法一直是近几年的研究热点。本文主要对以下几个 方面进行了研究和探讨： 首先，介绍了分层强化学习方法的研究进展，接着 对强化学习和分层强化学习的相关理论进行了深入研究，并比较了各种方法的 优缺点。 其次，研究了模糊聚类方法，针对强化学习任务的特点，提出了一 种改进的基于遗传算法的模糊聚类方法。 最后，提出了一种新的分层强化学 习方法。将改进的模糊聚类方法融合到分层强化学习中，对大状态空间进行自 动聚类，达到状态空间的降维，并以生成的聚类子空间为基础构造子任务，进 而实现学习任务自动分层。通过实验结果证明了该算法的有效性。正文内容正文内容强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不 断试错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和在线学习 能力。然而，在具有大状态空间的应用领域，强化学习一直被维数灾难问题所 困扰。分层强化学习引入抽象机制实现状态空间降维，将强化学习任务分解到 抽象内部和抽象间的不同层次上分别实现，从而每层上的学习任务仅需在低维 空间中进行，是解决维数灾难问题一种有效方法，有着广泛的应用前景。 分 层强化学习方法中的层次结构可以由设计者根据专家知识事先确定，也可以自 动生成。由于在复杂环境或者未知环境内学习时，任务层次结构很难事先确定， 因此有效的自动分层方法一直是近几年的研究热点。本文主要对以下几个方面 进行了研究和探讨： 首先，介绍了分层强化学习方法的研究进展，接着对强 化学习和分层强化学习的相关理论进行了深入研究，并比较了各种方法的优缺 点。 其次，研究了模糊聚类方法，针对强化学习任务的特点，提出了一种改 进的基于遗传算法的模糊聚类方法。 最后，提出了一种新的分层强化学习方 法。将改进的模糊聚类方法融合到分层强化学习中，对大状态空间进行自动聚 类，达到状态空间的降维，并以生成的聚类子空间为基础构造子任务，进而实 现学习任务自动分层。通过实验结果证明了该算法的有效性。 强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不断试 错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和在线学习能力。 然而，在具有大状态空间的应用领域，强化学习一直被维数灾难问题所困扰。 分层强化学习引入抽象机制实现状态空间降维，将强化学习任务分解到抽象内 部和抽象间的不同层次上分别实现，从而每层上的学习任务仅需在低维空间中 进行，是解决维数灾难问题一种有效方法，有着广泛的应用前景。 分层强化 学习方法中的层次结构可以由设计者根据专家知识事先确定，也可以自动生成。 由于在复杂环境或者未知环境内学习时，任务层次结构很难事先确定，因此有 效的自动分层方法一直是近几年的研究热点。本文主要对以下几个方面进行了 研究和探讨： 首先，介绍了分层强化学习方法的研究进展，接着对强化学习 和分层强化学习的相关理论进行了深入研究，并比较了各种方法的优缺点。 其次，研究了模糊聚类方法，针对强化学习任务的特点，提出了一种改进的基 于遗传算法的模糊聚类方法。 最后，提出了一种新的分层强化学习方法。将 改进的模糊聚类方法融合到分层强化学习中，对大状态空间进行自动聚类，达 到状态空间的降维，并以生成的聚类子空间为基础构造子任务，进而实现学习 任务自动分层。通过实验结果证明了该算法的有效性。 强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不断试 错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和在线学习能力。 然而，在具有大状态空间的应用领域，强化学习一直被维数灾难问题所困扰。 分层强化学习引入抽象机制实现状态空间降维，将强化学习任务分解到抽象内 部和抽象间的不同层次上分别实现，从而每层上的学习任务仅需在低维空间中 进行，是解决维数灾难问题一种有效方法，有着广泛的应用前景。 分层强化 学习方法中的层次结构可以由设计者根据专家知识事先确定，也可以自动生成。 由于在复杂环境或者未知环境内学习时，任务层次结构很难事先确定，因此有 效的自动分层方法一直是近几年的研究热点。本文主要对以下几个方面进行了 研究和探讨： 首先，介绍了分层强化学习方法的研究进展，接着对强化学习和分层强化学习的相关理论进行了深入研究，并比较了各种方法的优缺点。 其次，研究了模糊聚类方法，针对强化学习任务的特点，提出了一种改进的基 于遗传算法的模糊聚类方法。 最后，提出了一种新的分层强化学习方法。将 改进的模糊聚类方法融合到分层强化学习中，对大状态空间进行自动聚类，达 到状态空间的降维，并以生成的聚类子空间为基础构造子任务，进而实现学习 任务自动分层。通过实验结果证明了该算法的有效性。 强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不断试 错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和在线学习能力。 然而，在具有大状态空间的应用领域，强化学习一直被维数灾难问题所困扰。 分层强化学习引入抽象机制实现状态空间降维，将强化学习任务分解到抽象内 部和抽象间的不同层次上分别实现，从而每层上的学习任务仅需在低维空间中 进行，是解决维数灾难问题一种有效方法，有着广泛的应用前景。 分层强化 学习方法中的层次结构可以由设计者根据专家知识事先确定，也可以自动生成。 由于在复杂环境或者未知环境内学习时，任务层次结构很难事先确定，因此有 效的自动分层方法一直是近几年的研究热点。本文主要对以下几个方面进行了 研究和探讨： 首先，介绍了分层强化学习方法的研究进展，接着对强化学习 和分层强化学习的相关理论进行了深入研究，并比较了各种方法的优缺点。 其次，研究了模糊聚类方法，针对强化学习任务的特点，提出了一种改进的基 于遗传算法的模糊聚类方法。 最后，提出了一种新的分层强化学习方法。将 改进的模糊聚类方法融合到分层强化学习中，对大状态空间进行自动聚类，达 到状态空间的降维，并以生成的聚类子空间为基础构造子任务，进而实现学习 任务自动分层。通过实验结果证明了该算法的有效性。 强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不断试 错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和在线学习能力。 然而，在具有大状态空间的应用领域，强化学习一直被维数灾难问题所困扰。 分层强化学习引入抽象机制实现状态空间降维，将强化学习任务分解到抽象内 部和抽象间的不同层次上分别实现，从而每层上的学习任务仅需在低维空间中 进行，是解决维数灾难问题一种有效方法，有着广泛的应用前景。 分层强化 学习方法中的层次结构可以由设计者根据专家知识事先确定，也可以自动生成。 由于在复杂环境或者未知环境内学习时，任务层次结构很难事先确定，因此有 效的自动分层方法一直是近几年的研究热点。本文主要对以下几个方面进行了 研究和探讨： 首先，介绍了分层强化学习方法的研究进展，接着对强化学习 和分层强化学习的相关理论进行了深入研究，并比较了各种方法的优缺点。 其次，研究了模糊聚类方法，针对强化学习任务的特点，提出了一种改进的基 于遗传算法的模糊聚类方法。 最后，提出了一种新的分层强化学习方法。将 改进的模糊聚类方法融合到分层强化学习中，对大状态空间进行自动聚类，达 到状态空间的降维，并以生成的聚类子空间为基础构造子任务，进而实现学习 任务自动分层。通过实验结果证明了该算法的有效性。 强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不断试 错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和在线学习能力。 然而，在具有大状态空间的应用领域，强化学习一直被维数灾难问题所困扰。 分层强化学习引入抽象机制实现状态空间降维，将强化学习任务分解到抽象内 部和抽象间的不同层次上分别实现，从而每层上的学习任务仅需在低维空间中 进行，是解决维数灾难问题一种有效方法，有着广泛的应用前景。 分层强化学习方法中的层次结构可以由设计者根据专家知识事先确定，也可以自动生成。 由于在复杂环境或者未知环境内学习时，任务层次结构很难事先确定，因此有 效的自动分层方法一直是近几年的研究热点。本文主要对以下几个方面进行了 研究和探讨： 首先，介绍了分层强化学习方法的研究进展，接着对强化学习 和分层强化学习的相关理论进行了深入研究，并比较了各种方法的优缺点。 其次，研究了模糊聚类方法，针对强化学习任务的特点，提出了一种改进的基 于遗传算法的模糊聚类方法。 最后，提出了一种新的分层强化学习方法。将 改进的模糊聚类方法融合到分层强化学习中，对大状态空间进行自动聚类，达 到状态空间的降维，并以生成的聚类子空间为基础构造子任务，进而实现学习 任务自动分层。通过实验结果证明了该算法的有效性。 强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不断试 错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和在线学习能力。 然而，在具有大状态空间的应用领域，强化学习一直被维数灾难问题所困扰。 分层强化学习引入抽象机制实现状态空间降维，将强化学习任务分解到抽象内 部和抽象间的不同层次上分别实现，从而每层上的学习任务仅需在低维空间中 进行，是解决维数灾难问题一种有效方法，有着广泛的应用前景。 分层强化 学习方法中的层次结构可以由设计者根据专家知识事先确定，也可以自动生成。 由于在复杂环境或者未知环境内学习时，任务层次结构很难事先确定，因此有 效的自动分层方法一直是近几年的研究热点。本文主要对以下几个方面进行了 研究和探讨： 首先，介绍了分层强化学习方法的研究进展，接着对强化学习 和分层强化学习的相关理论进行了深入研究，并比较了各种方法的优缺点。 其次，研究了模糊聚类方法，针对强化学习任务的特点，提出了一种改进的基 于遗传算法的模糊聚类方法。 最后，提出了一种新的分层强化学习方法。将 改进的模糊聚类方法融合到分层强化学习中，对大状态空间进行自动聚类，达 到状态空间的降维，并以生成的聚类子空间为基础构造子任务，进而实现学习 任务自动分层。通过实验结果证明了该算法的有效性。 强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不断试 错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和在线学习能力。 然而，在具有大状态空间的应用领域，强化学习一直被维数灾难问题所困扰。 分层强化学习引入抽象机制实现状态空间降维，将强化学习任务分解到抽象内 部和抽象间的不同层次上分别实现，从而每层上的学习任务仅需在低维空间中 进行，是解决维数灾难问题一种有效方法，有着广泛的应用前景。 分层强化 学习方法中的层次结构可以由设计者根据专家知识事先确定，也可以自动生成。 由于在复杂环境或者未知环境内学习时，任务层次结构很难事先确定，因此有 效的自动分层方法一直是近几年的研究热点。本文主要对以下几个方面进行了 研究和探讨： 首先，介绍了分层强化学习方法的研究进展，接着对强化学习 和分层强化学习的相关理论进行了深入研究，并比较了各种方法