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通过代理空间共享知识的 Options 学习

邱金波 周晓柯

广东石油化工学院学报Issue(4):18-21,4.
广东石油化工学院学报Issue(4):18-21,4.

通过代理空间共享知识的 Options 学习

Options Learning through Agent -space Sharing Knowledge

邱金波 1周晓柯2

作者信息

  • 1. 广东石油化工学院计算机与电子信息学院,广东茂名525000
  • 2. 太原科技大学电子信息工程学院,山西太原030000
  • 折叠

摘要

Abstract

Hierarchical reinforcement learning is put forward to solve reinforcement learning “curse of dimensionality” problem .The struc-ture of Options makes agent complete tasks efficiently ,but usually the learning of Options is in the same state space ,and the knowledge Agent learned can not be used for other similar tasks .This paper presents the framework of transfer in reinforcement learning according to some common features of related tasks ,which helps achieve knowledge transfer .The concept of agent-space being introduced ,this space is a set of features of related tasks ,which can be reused in future tasks .Experimental results show that achieving knowledge transfer through agent-space improves the performance of related work significantly .

关键词

分层强化学习/代理空间/知识迁移

Key words

Hierarchical reinforcement learning/Agent-space/Knowledge transfer

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

邱金波,周晓柯..通过代理空间共享知识的 Options 学习[J].广东石油化工学院学报,2014,(4):18-21,4.

基金项目

国家自然科学基金项目“云计算中虚拟机资源与应用系统参数的协同自适应配置研究” ()

广东石油化工学院学报

2095-2562

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