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

这篇论文提出了一种基于BP神经网络的双层启发式强化学习方法。该方法通过构建两个层次的决策机制来提升传统强化学习算法的性能。在底层结构中，BP神经网络负责处理环境感知和特征提取任务，将原始状态信息转化为高层次的抽象特征表示。上层则采用启发式策略进行决策优化，通过结合先验知识和在线学习来指导智能体的行为选择。

双层架构的核心优势在于实现了感知与决策的分离，底层神经网络专注于模式识别和状态表征，而上层强化学习算法则集中处理策略优化问题。这种分工使得系统在面对复杂环境时能够更高效地学习和适应。作者还引入了启发式规则来引导探索过程，有效缓解了强化学习中常见的探索-利用困境。

该方法在多个标准测试环境中表现出色，特别是在具有高维状态空间的任务上，双层结构展现出了比传统单一网络架构更好的性能。论文通过理论分析和实验验证了该方法的收敛性和泛化能力，为复杂环境下的智能决策问题提供了一种新的解决思路。