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申请/专利权人：北京科技大学顺德创新学院;北京科技大学
摘要：本发明提供一种融合专家知识的多段软体机器人自适应强化学习控制方法，所述方法包括：利用马尔可夫决策过程MDP表征多段软体机器人与环境的相互作用；利用Q‑Learning算法识别MDP的最优动作选择策略；构建基于深度确定性策略梯度算法DDPG的无模型强化学习框架；在所述无模型强化学习框架中引入专家知识，包括：将专家演示数据引入样本池中，并利用专家演示数据设计奖励函数引导强化学习过程。本发明通过引入领域专家的经验和先验知识辅助学习过程，能够显著提升算法的数据利用效率，为复杂软体机器人系统的控制提供高效、鲁棒的解决方案。
主权项：1.一种融合专家知识的多段软体机器人自适应强化学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用马尔可夫决策过程MDP表征多段软体机器人与环境的相互作用；S2、利用Q-Learning算法识别MDP的最优动作选择策略；S3、构建基于深度确定性策略梯度算法DDPG的无模型强化学习框架，所述无模型强化学习框架包括动作网络和评价网络；S4、在所述无模型强化学习框架中引入专家知识，包括：将专家演示数据引入样本池中，并利用专家演示数据设计奖励函数引导强化学习过程。
全文数据：
权利要求：
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