Abstrakt. Detta arbete presenterar en ny metod som gör det möjligt att använda fall i en fallbas som heuristik för att påskynda Förstärkning Lärande algoritmer, kombinera Case Based Reasoning (CBR) och Förstärkning Lärande (RL) tekniker. Detta tillvägagångssätt, kallat Case Based Heuristally Accelerated Förstärkning Learning (CB-HARL), bygger på en framväxande teknik, Heuristic Accelerated Förstärkning Learning (HARL), där RL metoder påskyndas genom att använda sig av heuristisk information. CB-HARL är en undergrupp av RL som använder en heuristisk funktion som härrör från en fallbas, på ett fallbaserat sätt. En algoritm som införlivar CBR-tekniker i den Heuristically Accelerated Q-Learning föreslås också. Empiriska utvärderingar genomfördes i en simulator för RoboCup Four-Legged Soccer Competition, och resultat som erhållits visar att med CB-HARL, agenterna lär sig snabbare än att använda antingen RL eller HARL metoder.
Slutligen använder Bianchi, Ros och López de Mántaras REF CBR tillsammans med Heuristic Accelerated Enhancement Learning för att förbättra förstärkningen av lärandet genom att använda fallbaserad heuristik.
Improving Reinforcement Learning by using Case Based Heuristics
{'venue': 'ICRA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}