• 2026年07月27日 05:32:23
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1、

Considering discrete and successive state space separately, a entropy based reinforcement learning algorithm and an auto-generating neural network function approximator method for reinforcement learning are researched.

分别针对离散化的状态空间和连续状态空间的压缩问题，提出了基于信息熵的强化学习算法和基于自主生成神经网络函数逼近器的强化学习算法。

互联网摘选

2、

The coordination behavior level used reinforcement learning to strengthen the robots' intelligence.

协调行为层应用强化学习法增强了机器人群体的智能性；

互联网摘选

3、

Hierarchical reinforcement learning ( HRL) was presented to combat the curse of dimensionality, and has made great progresses.

分层强化学习（HRL）是为解决强化学习的维数灾问题而提出的，并取得了显著进展。

互联网摘选

4、

To avoid the so-called' curses of dimensionality', some methods have been put forward, HRL ( hierarchical reinforcement learning) was among of them.

为了解决这种维数灾难问题，研究者引入了分层强化学习的概念并提出了一些有效的方法。

互联网摘选

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