计算机工程与应用 ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (4): 17-30.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1810-0007
李帅龙1,2,3,张会文1,2,3,周维佳1,2
LI Shuailong1,2,3, ZHANG Huiwen1,2,3, ZHOU Weijia1,2
摘要: 模仿学习一直是人工智能领域的研究热点。模仿学习是一种基于专家示教重建期望策略的方法。近年来,在理论研究中,此方法和强化学习等方法结合,已经取得了重要成果;在实际应用中,尤其是在机器人和其他智能体的复杂环境中,模仿学习取得了很好的效果。主要阐述了模仿学习在机器人学领域的研究与运用。介绍了和模仿学习相关的理论知识;研究了模仿学习的两类主要方法:行为克隆学习方法和逆强化学习方法;对模仿学习的成功应用进行总结;最后,给出当前面对的问题和挑战并且展望未来发展趋势。