《分層式強化學習理論及其量子啟發式算法研究》是依託南京大學，由陳春林擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：分層式強化學習理論及其量子啟發式算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：陳春林
- 依託單位：南京大學
- 批准號：60805029
- 申請代碼：F03
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2009-01-01 至 2011-12-31
- 支持經費：19（萬元）
項目摘要
強化學習是機器學習的一個重要分支，具有分層結構的學習算法是克服複雜問題維數災難、提高學習速度和適應性的關鍵技術之一，在智慧型控制中有著廣泛套用。項目擬針對大範圍不確定環境下的序列決策問題，研究分層式強化學習理論及其量子啟發式算法，以及在智慧型控制中的典型套用。主要包括：①基於定性定量關係將強化學習方法拓展到分層式學習結構，研究分層式強化學習的基本模型和算法理論，基於新的知識表示方法和算法結構設計高效算法，提高強化學習對具有較大狀態動作空間的學習問題的可擴展性和學習速度；②研究分層式強化學習的量子啟發式算法，從知識表示、探索策略和並行計算等多個方面改善強化學習性能；③以移動機器人導航控制為典型套用實例，拓展分層式強化學習在不確定性智慧型控制中的套用。本研究對探索具有分層式學習結構和定性推理能力的機器學習理論和算法具有重要理論價值和現實意義，也為複雜不確定系統智慧型控制提供新的思路。
