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Q-学习算法在CGF系统中的应用
  • ISSN号：1004-731X
  • 期刊名称：《系统仿真学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：装甲兵工程学院, 装甲兵工程学院 北京100072, 北京100072
  • 相关基金：“国家863计划”(No.863-306-ZD10-02-2);“教育部骨干教师资助计划”(No.2001JC09)资助。
作者： 徐如燕, 郭齐胜
关键词： 决策, Q-学习, 增强学习, CGF
中文摘要：

CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编：李伯虎
  • 地址：北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编：100039
  • 邮箱：simu-xb@vip.sina.com
  • 电话：010-88527147
  • 国际标准刊号：ISSN：1004-731X
  • 国内统一刊号：ISSN：11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 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,英国科学文摘数据库,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）
  • 被引量:51729