【摘 要】
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基于部分可观察Markov决策过程(POMDP)的强化学习模型能有效地对动态决策问题进行建模,但精确求解最优策略是PSPACE难题,在直接逼近最优策略的近似求解方法中策略描述的复杂性随着问题规模的增大成指数增加。本文利用agent的内部状态(InternalState)来记忆agent的历史经验值,提出一种基于内部状态POMDP的多agent强化学习模型,该模型可简化策略的描述和提高学习效率。在两
【机 构】
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合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥 230009 巢湖学院 巢湖 238000
【出 处】
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中国仪器仪表学会第九届青年学术会议
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基于部分可观察Markov决策过程(POMDP)的强化学习模型能有效地对动态决策问题进行建模,但精确求解最优策略是PSPACE难题,在直接逼近最优策略的近似求解方法中策略描述的复杂性随着问题规模的增大成指数增加。本文利用agent的内部状态(InternalState)来记忆agent的历史经验值,提出一种基于内部状态POMDP的多agent强化学习模型,该模型可简化策略的描述和提高学习效率。在两个实例上的实验结果表明利用此模型建模求解问题，学习效率和时间空间开销都有改进。
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