摘要：介绍了一种基于先验知识的强化学习方法,它将传统的规则控制方法和强化学习方法相结合,在保留了已知的部分规则的情况下,利用强化学习方法对基本行为的融合机制进行了完善;同时,利用已知的规则知识对学习器进行指导,保证了学习向正确方向进行,有利于学习收敛速度的提高.文章给出了2种实现方法的结合方式,并给出了学习器的结构及参数和函数设定.最后以机器人围捕为研究背景,实现了移动机器人的自适应式行为融合,并利用仿真实验对其有效性进行验证.结果表明该方法具有收敛快、学习效果好的特点.

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