作者：侯艳丽 单位：华北计算技术研究所 出版：《计算机工程与应用》2011年第23期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSGG2011230700 DOC编号：DOCJSGG2011230709 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 基于神经网络的连续状态空间Q学习已应用在机器人导航领域。针对神经网络易陷入局部极小，提出了将支持向量机与Q学习相结合的移动机器人导航方法。首先以研制的CASIA-I移动机器人和它的工作环境为实验平台，确定出Q学习的回报函数；然后利用支持向量机对Q学习的状态——动作对的Q值进行在线估计，同时，为了提高估计速度，引入滚动时间窗机制；最后对所提方法进行了实验，实验结果表明所提方法能够使机器人无碰撞的到达目的地。

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