基于自适应量化的智能机器人强化学习方法研究
该文采用自组织映射网络的方法来进行空间的自适应量化，由于自组织映射网络本身所具有的自组织特性，使得它在进行空间量化时，就能够较好解决适应性和灵活性的问题，该文在对状态空间进行自适应量化的基础方法上，采用强化学习解决了机器人避碰行为的学习问题，取得了满意的学习结果。
强化学习 智能机器人 自适应量化 神经网络
张汝波 王醒策 杨广铭 顾国昌 孙羽
哈尔滨工程大学计算机系(哈尔滨) 哈尔滨大学计算机系(哈尔滨)
国内会议
合肥
中文
1226～1229
2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）