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提出了一种新的分层强化学习（HRL）Option自动生成算法，以Agent在学习初始阶段探测到的状态空间为输入，并采用改进的蚁群聚类算法（ACCA）对其进行聚类，在聚类后的各状态子集上通过经验回放学习产生内部策略集，从而生成Option，仿真实验验证了该算法是有效的。
基于ACCA的Option自动生成算法
【摘 要】
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提出了一种新的分层强化学习（HRL）Option自动生成算法，以Agent在学习初始阶段探测到的状态空间为输入，并采用改进的蚁群聚类算法（ACCA）对其进行聚类，在聚类后的各状态子集上通过经验
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年19期
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