人民 swMATH ID: 29437 软件作者： 杨芳凯、吕道明、刘波、史蒂文·古斯塔夫森 描述： PEORL：集成符号规划和分层强化学习以实现稳健决策。强化学习和符号规划都被用于构建智能自治代理。强化学习依赖于从与现实世界的互动中学习，这通常需要大量的经验。符号规划依赖于人工构建的符号知识，这些知识可能对领域的不确定性和变化不可靠。本文提出了一个统一的框架{em-PEORL}，该框架将符号规划与分层强化学习（HRL）相结合，以处理动态不确定性环境中的决策。符号计划用于指导代理的任务执行和学习，学习的经验反馈给符号知识以改进计划。该方法可以在复杂域中实现快速的策略搜索和稳健的符号计划。该框架在HRL的基准域上进行了测试。 主页： https://arxiv.org/abs/1804.07779 关键词： 机器学习：arXiv_cs.LG;人工智能;arXiv_cs.AI;arXiv_状态ML;PEORL框架 相关软件： REBA公司;BWI罐;资产负债管理;CCalc公司;PDDL公司;Clingcon公司;DeepProbLog（深度探测日志）;数据链路2;FODD-计划;斯莫德尔斯;博客;克林戈 引用于： 5出版物 标准条款 1出版物描述软件 年份 PEORL：集成符号规划和分层强化学习以实现稳健决策杨芳凯、吕道明、刘波、史蒂文·古斯塔夫森 2018 全部的 前5名13位作者引用 2 Lee，Joohyng先生 2 王毅 2 张世奇 1 亚伦·埃伯哈特 1 迈克尔·盖尔芬德 1 史蒂文·古斯塔夫森（Steven M.Gustafson）。 1 帕斯卡·希茨勒 1 刘波 1 吕道明 1 卡姆鲁扎曼中校萨克 1 莫汉·斯里德哈兰 1 杨芳凯 1 周、鲁 3篇连载文章中引用 2 逻辑程序设计理论与实践 1 AI通信 1 人工智能研究杂志 在1个字段中引用 5 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文