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Multiresolution state-space discretization for Q-Learning with pseudorandomized discretization

控制理论与应用（英文版） 2011年第3期9卷 431-439页

作者： Amanda LAMPTON John VALASEK Mrinal KUMAR Systems Technology Inc.13766 S.Hawthorne BlvdHawthorneCA 90250U.S.A. Department of Aerospace Engineering Texas A&M University Department of Mechanical & Aerospace Engineering University of Florida

A multiresolution state-space discretization method with pseudorandom gridding is developed for the episodic unsupervised learning method of *** is used as the learning agent for closed-loop control of morphing or highly reconfigurable *** paper develops a method whereby a state-space is adaptively discretized by progressively finer pseudorandom grids around the regions of interest within the state or learning space in an effort to break the Curse of *** of the method is demonstrated with application to the problem of a morphing airfoil,which is simulated by a computationally intensive computational fiuid dynamics *** setting the multiresolution method to define the region of interest by the goal the agent seeks,it is shown that this method with the pseudorandom grid can learn a specific goal within ±0.001 while reducing the total number of state-action pairs needed to achieve this level of specificity to less than 3000.

关键词： Reinforcement learning Morphing random grid

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