该文研究基于平均报酬准则的强化学习问题及其各种学习算法,主要成果可概括如下:即时差分学习:该文首次给出了基于平均报酬准则问......

论文主要研究了基于平均型强化学习算法的动态调度方法。实际的动态调度问题往往呈现出很大的复杂性:动态调度是一类信息不完全的......

目的讨论平均准则下控制马氏链的强化学习算法,在事先未知状态转移矩阵及报酬函数的条件下,通过试凑法寻找使得长期每阶段期望平均......

将认知无线电系统中的传输调度方案建模为一个约束马尔科夫决策过程（CMDP），即在满足缓存器内包数约束的情况下最小化发送数据包消耗的......

目的　讨论平均准则下控制马氏链的强化学习算法，在事先未知状态转移矩阵及报酬函数的条件下，通过试凑法寻找使得长期每阶段期望平均......

【正】 在纪念我们学校建立两周年的时候,我们向师生同志们推荐一种目前在国外深受推崇的进行系统学习的好方法。这种方法首先由美......

讨论模型未知的平均报酬强化学习算法。通过结合即时差分学习与Ｒ学习算法，将折扣问题中的一些方法推广到了平均准则问题中，提出了两类......

请问ISA Server Standard Edition（{r示准版）与ISA Server Enterprise Edition（企业版）之间存在哪些差异？从应用的角度，ISA Server Stand......

去年市场上涌现大批进军AR、VR领域的玩企。推出产品很多，但就记者到访过的不同玩具展，随时间的推移同质化的产品越来越多。特别是一......

1997年NERC正式推出了联络线功率与系统频率偏差模式下互联电网自动发电控制(Automation Generation Control, AGC)的控制性能标准......

提出一种融入合同网运行机制的R学习方法,以此方法为核心构造Agent形成具有学习能力的实时调度模型。模型以最小化作业累计平均流......

对于有吸收目标状态的循环任务，比较合理的方法是采用基于平均报酬模型的强化学习．平均报酬模型强化学习具有收敛速度快、鲁棒性强等......

折扣报酬模型强化学习是目前强化学习研究的主流,但折扣因子的选取使得近期期望报酬的影响大于远期期望报酬的影响,而有时候较大远......