基于BP神经网络的双层启发式强化学习方法_刘智斌

资 源 简 介

基于BP神经网络的双层启发式强化学习方法_刘智斌

详 情 说 明

BP神经网络与强化学习的创新结合在智能决策领域展现了巨大潜力。刘智斌提出的双层启发式强化学习方法通过构建两个层次的神经网络架构，实现了对环境状态和决策策略的更高效学习。

该方法的核心创新点在于将传统强化学习框架分解为上下两层处理机制。上层网络主要负责环境特征的抽象提取，通过BP神经网络强大的非线性拟合能力，将原始状态空间映射到高维特征空间。下层网络则专注于具体决策策略的生成，利用上层提取的特征信息进行快速决策。

这种分层设计有效解决了传统强化学习在复杂环境中面临的维度灾难问题。上层的特征提取机制能够自动发现状态空间中最重要的特征维度，显著降低了决策空间的复杂性。同时，下层的决策网络可以专注于在优化后的特征空间中进行策略搜索，大大提高了学习效率和收敛速度。

该方法的另一个重要特点是引入了启发式学习机制，在神经网络训练过程中融入了领域专家的先验知识。这种启发式引导不仅加快了训练初期的收敛速度，还避免了神经网络陷入局部最优解的困境。实验结果表明，这种双层架构在复杂决策任务中相比传统方法具有更稳定的表现和更高的决策准确率。

值得注意的是，该方法在保持BP神经网络强大学习能力的同时，通过双层结构的设计实现了决策过程的模块化和可解释性提升，为复杂环境下智能决策系统的实际应用提供了新的技术路径。