Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en förstärkande inlärningsmetod som kallas en luddig Q-learning där en agent bestämmer sin verksamhet utifrån slutresultatet av ett luddigt regelbaserat system. Vi tillämpar den föreslagna metoden på en fotbollsagent som avlyssnar en förbipasserad boll av en annan agent. I den föreslagna metoden representeras tillståndsutrymmet av intern information som inlärningsagenten upprätthåller såsom den relativa hastigheten och den relativa positionen för bollen till inlärningsagenten. Vi delar upp statsrymden i flera suddiga subrymder. En luddig om-då regel i den föreslagna metoden representerar en luddig subrymd i tillståndsutrymmet. Den efterföljande delen av den suddiga om-då regler är en rörelse vektor som tyder på den rörliga riktning och hastighet lärande agenten. En belöning ges till inlärningsagenten om avståndet mellan bollen och agenten blir mindre eller om agenten hinner ikapp bollen. Det förväntas att inlärningsagenten till slut får den effektiva positioneringsskickligheten.
Nakashima m.fl. I REF föreslås en förstärkt inlärningsmetod som kallas "fuzzy Q-learning", där en agent bestämmer sin verksamhet utifrån slutresultatet av ett luddigt regelbaserat system.
A fuzzy reinforcement learning for a ball interception problem
{'venue': 'RoboCup', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}