摘要：传统U-Tree算法对于部分观测马尔可夫决策过程POMDP问题的解决已取得较为显著的成效,但是由于边缘节点生长过于随意,所以仍存在树的规模庞大、内存需求比较大、计算复杂度过高的问题。在原U-Tree算法的基础上,通过得到下一步观测值,来划分同一个叶子节点中做相同动作的实例,提出了一种基于有效实例来扩展边缘节点的EIU-Tree算法,大大缩减了计算规模,以此来帮助智能体更好更快地学习,并且在4×3经典栅格问题中做了仿真实验,对比于原有的U-Tree算法,该算法运行效果更好。

关键词：部分观测马尔可夫决策过程 强化学习 

单位：天津工业大学计算机与软件学院; 天津300387