[发明专利]一种基于改进的Q-learning的最优决策方法在审
| 申请号： | 202011514716.5 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112598137A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 蒋雯;黄方慧;耿杰;邓鑫洋 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的Q‑learning的最优决策方法，包括以下步骤：步骤一、非线性系统模型构建；步骤二、马尔科夫模型构建；步骤三、Q‑learning算法求解；步骤四、Q‑learning算法中改进的动作选择策略；步骤五、改进的Q‑learning算法更新决策。本发明采用改进的Q‑learning算法实现非线性系统的最优决策，通过采用改进的动作选择策略进行系统的动作选择，解决了Q‑learning算法中的探索开发平衡问题，并使算法收敛速度快；本发明提出的改进的Q‑learning算法可以在无系统先验信息或系统数据的情况下实现对非线性离散系统的最优决策。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 learning 最优 决策 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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