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本书主要研究如何通过新型函数近似技术提升大规模强化学习器的性能。本书首先分析了传统的函数近似技术，如Tile编码与Kanerva编码在处理大规模问题性能不佳的原因，即原型冲突与不均匀的原型访问频率分布。为了解决这些问题，本书分别应用自适应Kanerva函数近似、模糊逻辑函数近似与基于粗糙集的函数近似等方法对强化学习中的

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