10.3969/j.issn.1006-4222.2019.02.140
基于机器强化学习与蒙特卡洛树的基本原理及其应用
强化学习(Reinforcement Learning RL),又称增强学习,是一种重要的机器学习方法,它不像监督学习需要先验知识,而是通过不断与环境交互来获得知识,自主地进行动作选择.本文通过对强化学习和蒙特卡洛方法的基本原理的介绍,系统地探讨了其在金融投资、机器人控制、医疗等方面的应用.对强化学习的应用推广有创新性启发.
强化学习、蒙特卡洛树、金融投资、医疗
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TP18(自动化基础理论)
2019-03-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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