基于神经网络的强化学习研究概述

摘要：

随着强化学习的日益发展,研究越来越深入,将神经网络引入强化学习的研究中已经成为热点课题之一.本文首先介绍强化学习的定义、原理及一般结构,接着简单表述神经网络的基本内容和马尔科夫决策过程模型;然后将强化学习和神经网络融合,重点介绍了两种常见的学习算法,算法都是改进过并且融合了神经网络的特性;最后,简单介绍该方式的强化学习在人工智能,控制系统,游戏以及优化调度等领域的应用情况.

关键词：强化学习、神经网络、马尔科夫决策过程、算法、应用

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6782-6786