摘要：为了提高强化学习算法的运行效率和收敛速度,提出了一种基于路径引导知识启发的强化学习方法PHQL。采用PHQL方法,不需要提前植入先导知识,agent在每一轮学习过程中更新Q表的同时,各个状态的路径知识也自主地建立起来并逐步修正和优化。算法利用已经获得的路径知识来指导和加速agent以后的强化学习过程,以减少agent学习过程的盲目性。分析了PHQL算法的探索、利用和启发3种行为的执行概率以及行为选取方法,提出一种行为选择概率随时间渐变的算法。以一个路径搜索问题为实例,对PHQL方法进行了验证、分析并与几种相关的强化学习算法进行了性能对比。实验结果表明,作者提出的方法对学习过程具有明显的加速作用,收敛性能有了较大的提高。

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