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RLGA:一种基于强化学习机制的遗传算法
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:《电子学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1] National Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China, [2] Department of Computer Science and Technology, Tongling College, Tongling 244000, China
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60475026);江苏省自然科学基金(No.BK2004079);安徽省教育厅自然科学研究重点项目(No.2006KJ027A)
中文摘要:

分析了强化学习与遗传算法工作机制,在提出基因空间分割概念的基础上,提出了一种将强化学习与遗传算法内在结合起来的算法RLGA,在遗传算法的框架下实现强化学习机制.从理论上分析了RLGA的收敛性,讨论了RLGA的时间和空间效率及其与基因空间分割的关系,通过实验分析了RLGA中基因空间分割的指导范围.实验结果表明,RLGA具有良好的全局收敛性能.

英文摘要:

RLGA,an algorithm which implements mechanism of reinforcement learning under the framework of genetic algorithm is described, by using gene space division the algorithm maps the gene space of genetic algorithm into the strategy spcaces of multi-agent. The convergence theorems for the algorithm are presented, and the lime and the space efficiency of the algorithm as well as the relation between them and the division granularity are discussed. The experimental results show that RLGA has well global convergence performance, and the further experiments provide the guide range of the size of gene space division in RLGA.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
  • 地址:北京165信箱
  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611