并行强化学习研究—硕士毕业论文下载



并行强化学习研究

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并行强化学习研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章引言	第9-16页
· 研究背景及意义	第9-12页
· 国内外研究现状	第12-14页
· 主要工作	第14-15页
· 论文组织结构	第15-16页
第二章强化学习理论及算法	第16-27页
· 强化学习简介	第16-17页
· 强化学习的基本原理	第17页
· 强化学习系统的关键要素	第17-20页
· 强化学习问题的建模	第20-21页
· 强化学习算法	第21-25页
· 强化学习算法的分类	第21-22页
· 强化学习算法效率的度量指标	第22-23页
· 几种常用的强化学习算法	第23-25页
· 并行强化学习	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第三章基于状态空间分解和智能调度的并行强化学习	第27-49页
· IS-SRL和IS-SPRL方法	第27-37页
· 子问题的学习过程	第27-30页
· IS-SPRL方法的消息传递和调度	第30-32页
· 学习步骤	第32-33页
· 加权优先级调度算法	第33-37页
· 收敛性分析	第37-41页
· 模型和假设	第38-39页
· 基于IS-SRL和IS-SPRL方法的Q学习算法的收敛性	第39-41页
· 实验	第41-47页
· 实验3.1：不同调度算法的比较	第42-43页
· 实验3.2：算法在不同参数下的性能比较	第43-44页
· 实验3.3：不同算法的收敛速度的比较	第44-46页
· 结果分析	第46-47页
· 本章小结	第47-49页
第四章基于资格迹的并行时间信度分配强化学习算法	第49-59页
· 资格迹与强化学习	第50-52页
· 并行时间信度分配	第52-54页
· 性能优化与系统容错	第54-55页
· 状态迁移预测	第54-55页
· 故障预防和恢复	第55页
· 实验	第55-58页
· 本章小结	第58-59页
第五章基于并行采样和学习经验复用的E.算法	第59-71页
· E~3算法	第60-62页
· 学习经验复用	第62-63页
· 并行E~3算法	第63-66页
· 系统容错	第66页
· 实验	第66-70页
· 本章小结	第70-71页
第六章总结与展望	第71-73页
· 工作总结	第71-72页
· 工作展望	第72-73页
参考文献	第73-78页
攻读硕士期间发表(录用)的论文和参与的科研项目	第78-80页
致谢	第80 页

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