如何在 Q 学习中对连续状态 - 动作空间进行离散化:一种符号控制方法
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。基于符号模型的新型 Q 学习方法通过分析连续状态 - 动作空间的挑战,并利用符号模型表示行为关系,提出了一种解决方案,该方案能够获得编码最优策略的两个 Q 表,并探讨了空间抽象参数与 Q 值损失之间的相关性,并通过两个案例研究展示了该方法的工程应用价值。
该研究使用Q-learning方法在机器人倒立摆平衡问题中进行了实验,并通过模拟环境中的学习阶段和真实系统数据的曲线拟合验证了该方法的可行性。研究强调了在模拟中准确表示物理世界的重要性,以提高强化学习算法在真实环境中的效果。