多智能体学习相关论文
近年来,随着人工智能（Artificial intelligence, AI）技术在棋牌游戏、计算机视觉、自然语言处理和蛋白质结构解析与预测等研究领域取......
随着深度学习和强化学习而来的人工智能新浪潮，为智能体从感知输入到行动决策输出提供了“端到端”解决方案。多智能体学习是研究智......
终端设备的数量在移动互联网技术的极速发展中呈现出几何增长的趋势,同时业务类型日益丰富,对数据流量和时延的要求也日益提高。为......
奖励函数的设置对强化学习任务的策略求解有很大的影响。对于新环境探索等任务,奖励函数通常是稀疏的,即只在少数状态下返回高价值......
多智能体强化学习领域的研究正在快速扩张,在多个领域中如机器人团队,资源管理,分布式控制,游戏,电子商务等均取得了瞩目成就,多智......
近年来,无线网络规模爆炸式增长、新兴业务不断涌现、用户需求持续变化,致使无线网络负载在时空二维非均匀分布且波动性进一步加剧......
强化学习被广泛应用于解决序列决策任务。然而,强化学习算法的样本利用效率较低,并需要很长时间来学习合适的策略,特别是当多个智......
为完成一个团队的共同的目标,多智能体是如何学习的将是本文的研究目的.以机器人足球为背景,基于强化学习建立多智能体学习模型,实......
该文以机器人足球这种形式,将以上两者有机地结合起来,探讨了其可行性和有效性.该文的主要工作包括: (1)智能体结构与机器人足球的......
将Q-learning从单智能体框架上扩展到非合作的多智能体框架上,建立了在一般和随机对策框架下的多智能体理论框架和学习算法,提出了......
随着互联网络的迅速发展，人们倾向于将越来越多的互联系统看作是多个相互交互的自主智能体，这种面向智能体的方法学为我们分析、设计......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
群智能算法是受群居性昆虫群体的集体行为启发而设计的分布式问题求解方法,将它应用到多智能体系统,旨在提高系统的鲁棒性、灵活性......
分布式路由算法广泛应用于认知无线电网络(CRNs)。为此,分析多跳CRNs的路由问题,利用无中心的Markov决策过程(DEC-POMDP)建立问题......
