【摘 要】
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基于CMAC（cerebella model articulation controller）提出一种动态强化学习方法（dynamic cerebella model articulation controller-advantage learning,DCMAC-AL）.该方法利用adv
【机 构】
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南通大学计算机科学与技术学院,江苏大学计算机科学与通信工程学院
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基于CMAC（cerebella model articulation controller）提出一种动态强化学习方法（dynamic cerebella model articulation controller-advantage learning,DCMAC-AL）.该方法利用advantage（λ）learning计算状态一动作函数,强化不同动作的值函数差异,以避免动作抖动;然后在CMAC函数拟合基础上,利用Bellman误差动态添加特征值,提高CMAC函数拟合的自适应性.同时,在RoboCup仿
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