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在各種增強式學習中，Q-learning 或改進的Q-learning 應用的最多。JonathanH.Connell 和Sridhar Mahadevan 在Robot Learning一書中將該方法 應用于單個的移動機器人推箱子問題，并且詳細討論了如何利用任務性質，傳感器特性，環(huán)境情況和現有控制結構來提高Q-learning 的收斂速度。Eiji Uchibe 等人提出了：種改進的基于狀態(tài)向量估計Q-learning 方法，并成功地應用于實際機器人的學習過程中，使足球機器人獲得協(xié)作性行為［53］。YashikazuArai 等人提出了一種分層式增強式學習算法。實驗結果表明，該方法對于機器人學習避碰行為很有效。
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