并行式與合作式學習自動機及應用研究.pdf

1、學習自動機（Learning Automata，LA）是模擬生物學習行為的數(shù)學模型，屬于加強學習領域。學習自動機因其具有完備的理論保證和良好的抗干擾能力，可廣泛應用于隨機點定位等各種實際問題的解決中，發(fā)展前景可觀。在這樣的背景下，本文對并行式和合作式多學習自動機模型和應用展開研究。
　　首先通過分析經(jīng)典并行式學習自動機模型，給出一種基于分散學習的并行式模型。該模型改進了經(jīng)典并行式模型的運行框架，先通過學習自動機獨立分散的與環(huán)境交互

2、，再利用融合器對各學習自動機得到的學習結果進行融合。本文先介紹該模型，再從理論和仿真兩方面驗證了基于分散學習的并行式模型的收斂性和運行速度。
　　其次，本文基于上述研究成果研究隨機點定位問題，針對隨機點定位方法CPL_ADS在學習自動機搜索和子區(qū)間消除階段中存在的局限性，分別給出解決方案。結合上述的并行式模型，加快了學習自動機搜索階段的速度。同時給出基于動態(tài)規(guī)劃的子區(qū)間消除算法，降低了子區(qū)間消除階段的復雜度，對現(xiàn)有算法做出優(yōu)化。<