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控制与决策 2007
SMDP基于Actor网络的统一NDP方法, PP. 155-159 Keywords: Markov决策过程,性能势,TD(λ)学习,神经元动态规划 Abstract: 研究半马尔可夫决策过程(SMDP)基于性能势学习和策略逼近的神经元动态规划(NDP)方法.通过SMDP的一致马尔可夫链的单个样本轨道,给出了折扣和平均准则下统一的性能势TD(λ)学习算法,进行逼近策略评估.利用一个神经元网络逼近结构作为行动器(Actor)表示策略,并根据性能势的学习值给出策略参数改进的两种方法.最后通过数值例子说明了有关算法的有效性.
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