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基于双重竞争策略的学习自动机算法
被引量：
1
1
作者
狄冲
齐开悦
+2 位作者
吴越
苏宇
李生红
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1292-1297,1313,共7页
学习自动机是增强学习理论体系中的重要组成部分,在应用数学的随机函数优化、信息安全的异常检测等理论和实际问题中发挥着重要作用.估计器算法是目前学习自动机中最为主流的一类算法,具有最高的算法性能.但是,由于估计器本身的局限性...
学习自动机是增强学习理论体系中的重要组成部分,在应用数学的随机函数优化、信息安全的异常检测等理论和实际问题中发挥着重要作用.估计器算法是目前学习自动机中最为主流的一类算法,具有最高的算法性能.但是,由于估计器本身的局限性导致在学习初期估计值不准确,行为选择概率向量无法一直保持最优更新,且概率向量的更新完全依赖于固定步长,一次错误的更新需要大量额外的迭代来对其进行弥补,算法的收敛效率仍存在提升空间.针对上述问题,通过改进估计器算法的概率向量更新策略,提出一种基于双重竞争策略的学习自动机算法,并对其ε-收敛特性进行数学证明.实验结果显示,该算法提高了学习自动机的收敛效率,从而验证并确立了所提策略的有效性和算法的优越性.
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关键词
学习自动机
增强学习
估计器算法
平稳环境
双重竞争策略
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职称材料
题名
基于双重竞争策略的学习自动机算法
被引量：
1
1
作者
狄冲
齐开悦
吴越
苏宇
李生红
机构
上海交通大学网络空间安全学院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1292-1297,1313,共7页
基金
国家电网公司总部科技项目(SGRIXTKJ[2017]133)
文摘
学习自动机是增强学习理论体系中的重要组成部分,在应用数学的随机函数优化、信息安全的异常检测等理论和实际问题中发挥着重要作用.估计器算法是目前学习自动机中最为主流的一类算法,具有最高的算法性能.但是,由于估计器本身的局限性导致在学习初期估计值不准确,行为选择概率向量无法一直保持最优更新,且概率向量的更新完全依赖于固定步长,一次错误的更新需要大量额外的迭代来对其进行弥补,算法的收敛效率仍存在提升空间.针对上述问题,通过改进估计器算法的概率向量更新策略,提出一种基于双重竞争策略的学习自动机算法,并对其ε-收敛特性进行数学证明.实验结果显示,该算法提高了学习自动机的收敛效率,从而验证并确立了所提策略的有效性和算法的优越性.
关键词
学习自动机
增强学习
估计器算法
平稳环境
双重竞争策略
Keywords
learning automata
reinforcement learning
stationary environments
estimator algorithms
double competitive scheme
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双重竞争策略的学习自动机算法
狄冲
齐开悦
吴越
苏宇
李生红
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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