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01.08.2014 | Review | Ausgabe 2/2014

Neural Computing and Applications 2/2014

Swarm robots reinforcement learning convergence accuracy-based learning classifier systems with gradient descent (XCS-GD)

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 2/2014
Autoren:
Jie Shao, Haixia Lin, Kaibian Zhang

Abstract

This paper presented a novel approach accuracy-based learning classifier system with gradient descent (XCS-GD) to research on swarm robots reinforcement learning convergence. XCS-GD combines covering operator and genetic algorithm. XCS-GD is responsible for adjusting precision and reducing search space according to some reward obtained from the environment, XCS-GD’s innovation discovery component is responsible for discovering new better reinforcement learning rules. The experiment and simulation showed that XCS-GD approach can achieve convergence very quickly in swarm robots reinforcement learning.

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