[发明专利]一种基于贝叶斯概率的强化学习智能体控制优化方法有效
| 申请号： | 202011420174.5 | 申请日： | 2020-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN112462613B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 周世海 | 申请（专利权）人： | 周世海 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 315722 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯概率的强化学习智能体控制优化方法，该方法通过贝叶斯概率，将策略空间向量化，使得使用者能够较好的测定当前深度强化学习智能体已经探索的策略空间，更有利于使用者调整训练方法，探索未知的策略空间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 概率 强化 学习 智能 控制 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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