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在各種增強(qiáng)式學(xué)習(xí)中，Q-learning 或改進(jìn)的Q-learning 應(yīng)用的最多。JonathanH.Connell 和Sridhar Mahadevan 在Robot Learning一書中將該方法 應(yīng)用于單個(gè)的移動(dòng)機(jī)器人推箱子問題，并且詳細(xì)討論了如何利用任務(wù)性質(zhì)，傳感器特性，環(huán)境情況和現(xiàn)有控制結(jié)構(gòu)來提高Q-learning 的收斂速度。Eiji Uchibe 等人提出了：種改進(jìn)的基于狀態(tài)向量估計(jì)Q-learning 方法，并成功地應(yīng)用于實(shí)際機(jī)器人的學(xué)習(xí)過程中，使足球機(jī)器人獲得協(xié)作性行為［53］。YashikazuArai 等人提出了一種分層式增強(qiáng)式學(xué)習(xí)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)于機(jī)器人學(xué)習(xí)避碰行為很有效。
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