基于模糊聚类的分层强化学习方法研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章 绪论	第9-13页
·研究背景和意义	第9-10页
·研究现状	第10-11页
·研究内容	第11页
·论文结构	第11-13页
第二章 分层强化学习理论基础	第13-28页
·强化学习	第13-21页
·强化学习简介	第13-16页
·强化学习主要算法	第16-21页
·强化学习存在的问题	第21页
·分层强化学习理论	第21-27页
·半马氏决策过程	第21-22页
·分层与抽象	第22-27页
·本章小结	第27-28页
第三章 模糊聚类分析及其改进算法	第28-38页
·模糊聚类分析	第28-33页
·聚类分析	第28-29页
·模糊聚类分析	第29-30页
·FCM 算法及存在的问题	第30-33页
·遗传算法	第33-35页
·遗传算法简介	第33-34页
·遗传算法的运算流程	第34-35页
·遗传-模糊聚类算法	第35-37页
·本章小结	第37-38页
第四章 基于模糊聚类的分层强化学习方法	第38-47页
·学习任务自动分层方法	第38-41页
·常用的任务自动分层方法	第38-40页
·任务自动分层方法的比较	第40-41页
·基于模糊聚类的分层强化学习方法	第41-43页
·仿真实验与分析	第43-46页
·本章小结	第46-47页
第五章 结论与展望	第47-48页
参考文献	第48-52页
致谢	第52-53页
附录 (攻读硕士学位期间发表论文情况)	第53页