[发明专利]基于免疫耐受机制的强化学习算法有效
| 申请号： | 201310073506.0 | 申请日： | 2013-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN103218655A | 公开（公告）日： | 2013-07-24 |
| 发明（设计）人： | 王磊;黑新宏;金海燕;林叶;王玉 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 李娜 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 基于免疫耐受机制的强化学习算法，首先，设计TD(λ)的基函数向量及权值向量；然后，根据浮点数对权值向量进行编码，当系统与真实环境的误差大于一定阈值时，看成是人工免疫系统中的初次应答，初次碰到该环境，使用免疫耐受机制进行优化，并使用记忆体即抗体，对环境知识进行记忆；接着根据当前系统参数选择最优策略，根据环境的回馈奖赏值r来更新系统参数，继续下一次迭代；当系统与真实环境的误差小于该阈值时，则认为遇到了相似环境，将之看成是人工免疫系统中的二次应答，直接根据系统参数，由系统判断动作选择，选择最优策略。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 免疫 耐受 机制 强化 学习 算法 | ||
【主权项】：
基于免疫耐受机制的强化学习算法，其特征在于：首先，设计TD(λ)的基函数向量及权值向量；然后，根据浮点数对权值向量进行编码，当系统与真实环境的误差大于一定阈值时，看成是人工免疫系统中的初次应答，初次碰到该环境，使用免疫耐受机制进行优化，并使用记忆体即抗体，对环境知识进行记忆；接着根据当前系统参数选择最优策略，根据环境的回馈奖赏值r来更新系统参数，继续下一次迭代；当系统与真实环境的误差小于该阈值时，则认为遇到了相似环境，将之看成是人工免疫系统中的二次应答，直接根据系统参数，由系统判断动作选择，选择最优策略。
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