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本发明公开了一种基于Q‑Learning强化学习的状态空间缩减方法，该方法面向Q‑Learning强化学习算法中使用两状态参数的情况，对两状态所组成的二维状态平面的坐标轴进行规划，类似于国际象棋的棋盘，将原有二维平面拆解为n×m个棋格区域，并为每个小方格区域进行状态量命名，并以此进行回报函数的设定，通过这种方法将原有的二维状态空间大大缩减，同时实现了实现了无SOC参考轨迹的强化学习智能能量管理控制策略。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113342367 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110754859.1
(22)申请日 2021.07.04
(71)申请人 聊城大学
地址 25
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