检索结果-内蒙古大学图书馆

Behavior arbitration using a fuzzy reinforcement learning approach

INTELLIGENT AUTOMATION AND SOFT COMPUTING 2005年第3期11卷 179-193页

作者： Tehrani, AM Kamel, MS Univ Waterloo Dept Elect & Comp Engn Pattern Anal & Machine Intelligence Lab Waterloo ON N2L 3G1 Canada

Most of the proposed approaches for behavior coordination neglect the issue of learning from experience, which is essential to make an agent capable of adapting to the environment. This subject is mostly addressed by researchers in the area of Reinforcement Learning. In order to investigate the capability of Reinforcement Learning techniques for behavior arbitration, we considered a sub-problem in robotic soccer. We have solved this problem by using Sarsa(lambda) algorithm with a pseudo-fuzzy technique for function approximation. We also compared Sarsa(lambda) with Q(lambda), and CMAC function approximation with the proposed APF technique.

关键词： behavior-based robotics behavior arbitration reinforcement learning SARSA(lambda) pseudo-fuzzy approximator

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