分布式包装实时数据库ARS算法应用

目的研究具有连续状态空间的复杂包装产品信息在分布式网络实时数据库中的查询方式。方法通过结合增强学习(EL)和自适应共振结构神经网络(ARS),给出一种基于增强学习的自适应共振结构神经网络算法——ELARS2。在ARS2算法中引入增强学习的选择和评估方式,解决在ARS2算法中分类模式的查询问题。设计在存储空间中使用分布式网络实时数据库查询目标的仿真试验,并用2种ELARS2算法(TDARS2和QARS2算法)来实现,并与经典的EL算法进行对比。结果 2种ELARS2算法完成查询目标的平均时间显著小于经典的EL算法。结论在2种ELARS2算法中,TDARS2比QARS2效果更好。