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基于Takagi-Sugeno的再励学习模糊神经网络控制

  • 资源大小:139 K
  • 上传时间: 2024-02-17
  • 上传用户:jiabin
  • 资源积分:2 下载积分
  • 标      签: Takagi-Sugeno

资 源 简 介

基于动作的评价值函数的再励学习方法主要有三种:Q-学习、R-学习和优胜学习。一般地,这些学习方法只能接受离散化的状态输入,产生离散值的控制动作。但是,智能体所处的环境通常是空间连续的,对连续的状态空间

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