【摘 要】
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学习自动机（LA）是一种随机优化技术,其中自动机的目标是从一个允许的动作集里选择最优的动作。现有LA的动作集大多都是有限集,因此对于连续参数学习问题,需要将动作空间离散化,
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学习自动机（LA）是一种随机优化技术,其中自动机的目标是从一个允许的动作集里选择最优的动作。现有LA的动作集大多都是有限集,因此对于连续参数学习问题,需要将动作空间离散化,并且解的精度取决于离散化的颗粒度。提出一种新的连续动作学习自动机（CALA）,其动作集为一个可变区间,并依照均匀分布选择输出动作。算法通过一种类似提高拟退火的方式确定一个＂最新且最好＂的动作,并根据该动作对区间的两个端点进行更新。通过优化一个被噪声污损的多模态函数的仿真实验,演示了新算法相对于三种现有的CALA算法的优越性。
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