Integration of Genetic Programming and Reinforcement Learning for Real Robots
Integration of Genetic Programming and Reinforcement Learning for Real Robots
复制标题
真实机器人的遗传编程和强化学习的集成
DOI：
10.1007/3-540-45105-6_59
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发表时间：
2003
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
H. Iba
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Shotaro Kamio;Hideyuki Mitsuhasi;H. Iba
我们提出了一种遗传编程（GP）和强化学习（RL）的集成技术，允许一个真实的机器人执行实时学习。我们的技术不需要精确的模拟器，因为学习是用真实的机器人完成的。此外，我们的技术使学习真实的机器人的最佳动作成为可能。我们展示了一个真实的机器人AIBO的实验结果，并表示的结果证明所提出的技术比传统的Q学习方法更好。
We propose an integrated technique of genetic programming (GP) and reinforcement learning (RL) that allows a real robot to execute real-time learning. Our technique does not need a precise simulator because learning is done with a real robot. Moreover, our technique makes it possible to learn optimal actions in real robots. We show the result of an experiment with a real robot AIBO and represents the result which proves proposed technique performs better than traditional Q-learning method.
DOI：
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发表时间：
1992
期刊：
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影响因子：
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作者：
J. Koza
通讯作者：
J. Koza