RT - Journal Article T1 - Action Value Function Approximation Based on Radial Basis Function Network for Reinforcement Learning JF - joc-isice YR - 2011 JO - joc-isice VO - 5 IS - 1 UR - http://joc.kntu.ac.ir/article-1-95-fa.html SP - 50 EP - 63 K1 - Neural reinforcement learning K1 - Critic-only architecture K1 - RBF neural network K1 - Sarsa K1 - stationary points. AB - مشکل تنگنای ابعاد، یکی از چالش هایی است که کاربرد الگوریتم های یادگیری تقویتی گسسته را در مورد مسائل کنترلی واقعی که دارای فضای حالت و عمل بزرگ و یا پیوسته می باشند محدود نموده است. ترکیب روش های آموزشی گسسته با تقریب زننده های تابعی برای حل این مشکل چندی است مورد توجه محققان قرارگرفته است. در همین راستا در این مقاله یک الگوریتم جدید یادگیری تقویتی عصبی (NRL) بر مبنای معماری نقاد- تنها معرفی میگردد. الگوریتم مذکور از ترکیب الگوریتم یادگیری سارسا با شبکه عصبیRBF به عنوان یک تقریب زننده ی تابعی حاصل شده است و ما آن را "یادگیری سارسای عصبی" (NSL) می نامیم. ورودی های شبکه جفت حالت و عمل های مسأله و خروجی آن تابع ارزش عمل تقریب زده شده می باشد. وزن های شبکه به صورت بر خط با توجه به الگوریتم ارائه شده تنظیم میگردند. به عنوان یک شرط لازم همگرایی ما همچنین وجود نقاط ایستای منطبق بر نقاط ثابت الگوریتم "تکرار تقریب ارزش عمل" برای NSLرا اثبات می نماییم. نتایج شبیه سازی ارائه شده در مورد مسائل خودرو در کوهستان و آکروبات حاکی از عملکرد مناسب تر روش ارائه شده از لحاظ سرعت آموزش و کیفیت عملکرد میباشد. LA eng UL http://joc.kntu.ac.ir/article-1-95-fa.html M3 ER -