【摘 要】
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研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法.在多智能体系统中,学习智能体选择动作不可避免地要受到其他智能体执行动作的影响,因此强化学习系统需要考虑多智能体
【机 构】
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沈阳工业大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院,
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研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法.在多智能体系统中,学习智能体选择动作不可避免地要受到其他智能体执行动作的影响,因此强化学习系统需要考虑多智能体的联合状态和联合动作.基于此,提出使用概率神经网络来预测其他智能体动作的方法,从而构成多智能体联合动作,实现了多智能体强化学习算法.此外,研究了该方法在足球机器人协作策略学习中的应用,使多机器人系统能够通过与环境的交互学习来掌握行为策略,从而实现多机器人的分工和协作.
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