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Erschienen in:
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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Grey Reinforcement Learning for Incomplete Information Processing

verfasst von : Chunlin Chen, Daoyi Dong, Zonghai Chen

Erschienen in: Theory and Applications of Models of Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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New representation and computation mechanisms are key approaches for learning problems with incomplete information or in large probabilistic environments. In this paper, traditional reinforcement learning (RL) methods are combined with grey theory and a novel grey reinforcement learning (GRL) framework is proposed to solve complex problems with incomplete information. Typical example of mobile robot navigation is given out to evaluate the performance and practicability of GRL. Related issues are also briefly discussed.

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Metadaten
Titel
Grey Reinforcement Learning for Incomplete Information Processing
verfasst von
Chunlin Chen
Daoyi Dong
Zonghai Chen
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Theory and Applications of Models of Computation

Print ISBN: 978-3-540-34021-8

Electronic ISBN: 978-3-540-34022-5

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/11750321_38