作者：朱文文 金玉净 伏玉琛 宋绪文强化学习连续状态动作空间递归最小二乘策略梯度高斯径向基函数
摘要：传统的行动者—评论家（actor-critic,AC）算法用在连续空间时,数据利用率低、收敛慢,而现实世界中采样往往需要昂贵的代价,因此提出了一种新的连续空间递归最小二乘AC算法,能够充分利用数据,提高学习预测能力。该方法用高斯径向基函数对连续的状态空间进行编码,评论家部分改用带资格迹的递归最小二乘时间差分方法,而行动者部分用策略梯度方法,在连续动作空间中进行策略搜索。Mountain Car问题的仿真结果表明该算法具有较好的收敛结果。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
