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.
I arbetet med REF presenteras ett nytt tillvägagångssätt som gör det möjligt att använda fall som heuristik för att påskynda RL-algoritmer.
Improving Reinforcement Learning by using Case Based Heuristics
{'venue': 'ICRA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}