不确定性和隐状态是目前强化学习所要面对的重要难题.本文提出了一种新的算法MA-Q-learning算法来求解带有这种不确定性的POMDP问题近似最优策略.利用M em etic算法来进化策略,而Q学习算法得到预测奖励来指出进化策略的适应度值.针对隐...不确定性和隐状态是目前强化学习所要面对的重要难题.本文提出了一种新的算法MA-Q-learning算法来求解带有这种不确定性的POMDP问题近似最优策略.利用M em etic算法来进化策略,而Q学习算法得到预测奖励来指出进化策略的适应度值.针对隐状态问题,通过记忆agent最近经历的确定性的有限步历史信息,与表示所有可能状态上的概率分布的信度状态相结合,共同决策当前的最优策略.利用一种混合搜索方法来提高搜索效率,其中调整因子被用于保持种群的多样性,并且指导组合式交叉操作与变异操作.在POMDP的Benchm ark实例上的实验结果证明本文提出的算法性能优于其他的POMDP近似算法.展开更多
本文在注重提高IP网络服务可生存性的同时,也兼顾了服务可区分性的要求,提出了一种基于客户端的主动服务漂移模型,即CPSM,Client-side Proactive Service Migration model.该模型把服务漂移抽象为一个部分可观测马尔可夫决策过程,用以...本文在注重提高IP网络服务可生存性的同时,也兼顾了服务可区分性的要求,提出了一种基于客户端的主动服务漂移模型,即CPSM,Client-side Proactive Service Migration model.该模型把服务漂移抽象为一个部分可观测马尔可夫决策过程,用以增强服务漂移对动态不确定性网络环境的自适应能力.在信息预报和信任机制的基础上,通过对网络状态的不断观测和分析,CPSM模型可以计算出使客户获益最高的服务漂移策略.展开更多
文摘不确定性和隐状态是目前强化学习所要面对的重要难题.本文提出了一种新的算法MA-Q-learning算法来求解带有这种不确定性的POMDP问题近似最优策略.利用M em etic算法来进化策略,而Q学习算法得到预测奖励来指出进化策略的适应度值.针对隐状态问题,通过记忆agent最近经历的确定性的有限步历史信息,与表示所有可能状态上的概率分布的信度状态相结合,共同决策当前的最优策略.利用一种混合搜索方法来提高搜索效率,其中调整因子被用于保持种群的多样性,并且指导组合式交叉操作与变异操作.在POMDP的Benchm ark实例上的实验结果证明本文提出的算法性能优于其他的POMDP近似算法.
文摘本文在注重提高IP网络服务可生存性的同时,也兼顾了服务可区分性的要求,提出了一种基于客户端的主动服务漂移模型,即CPSM,Client-side Proactive Service Migration model.该模型把服务漂移抽象为一个部分可观测马尔可夫决策过程,用以增强服务漂移对动态不确定性网络环境的自适应能力.在信息预报和信任机制的基础上,通过对网络状态的不断观测和分析,CPSM模型可以计算出使客户获益最高的服务漂移策略.