【摘 要】
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针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间,相应地将小脑模型连接控制器网
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针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间,相应地将小脑模型连接控制器网络(Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC)函数逼近器改进为模糊CMAC(Fuzzy CMAC, FCMAC)函数逼近器,并将FCMAC函数逼近器置入滞后更新多步Q(Postphoned-Updating Multi-Step Q-learning, PUMSQ)学习算法,提出FCMAC-PU
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