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不确定性和隐状态是目前强化学习所要面对的重要难题．本文提出了一种新的算法MA．Q．learning算法来求解带有这种不确定性的POMDP问题近似最优策略．利用Memetic算法来进化策略，而Q学习算法得到预测奖励来指出进化策略的适应度值．针对隐状态问题，通过记忆agent最近经历的确定性的有限步历史信息，与表示所有可能状态上的概率分布的信度状态相结合，共同决策当前的最优策略．利用一种混合搜索方法来提高搜索效率，其中调整因子被用于保持种群的多样性，并且指导组合式交叉操作与变异操作．在POMDP的Benchm