一种自适应概率规划规则抽取算法

摘要：

在已知状态迁移条件下,利用传统概率规划技术能够获得确定的规划规则.而强化学习技术能够在未知环境条件下,利用试错和奖赏函数在线学习动态环境的策略知识.因此一种自适应的概率规划规则抽取算法被提出.该算法首先在强化学习获得的最优状态-动作对值函数基础上,通过迭代得到有折扣无奖赏的值函数和无折扣无奖赏的值函数.然后通过子规划剪枝将大于指定规划步数的子规划去除,并得到子规划剪枝后的状态-动作对值函数.最后通过Beam search算法从值函数中抽取满足概率规划条件的规划知识,从而在规划模型变化的条件下.也可以获得确定的概率规划规则.实验证明,这种自适应概率规划规则抽取算法是有效的.

关键词：概率规划、强化学习、规则抽取

所属期刊栏目：39

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金69905001,60103012

在线出版日期：2008-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：145-152