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在各种增强式学习中，Q-learning 或改进的Q-learning 应用的最多。JonathanH.Connell 和Sridhar Mahadevan 在Robot Learning一书中将该方法 应用于单个的移动机器人推箱子问题，并且详细讨论了如何利用任务性质，传感器特性，环境情况和现有控制结构来提高Q-learning 的收敛速度。Eiji Uchibe 等人提出了：种改进的基于状态向量估计Q-learning 方法，并成功地应用于实际机器人的学习过程中，使足球机器人获得协作性行为［53］。YashikazuArai 等人提出了一种分层式增强式学习算法。实验结果表明，该方法对于机器人学习避碰行为很有效。
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