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在状态空间比例放大的迁移任务中,原型值函数方法只能有效迁移较小特征值对应的基函数,用于目标任务的值函数逼近时会使部分状态的值函数出现错误.针对该问题,利用拉普拉斯特征映射能保持状态空间局部拓扑结构不变的特点,对基于谱图理论的层次分解技术进行了改进,提出一种基函数与子任务最优策略相结合的混合迁移方法.首先,在源任务中利用谱方法求取基函数,再采用线性插值技术将其扩展为目标任务的基函数;然后,用插值得到的次级基函数(目标任务的近似Fiedler特征向量)实现任务分解,并借助改进的层次分解技术求取相关子任务