Markov对策相关论文
该文主要的研究内容是Agent血和多Agent系统中的强化学习技术,以及将强化学习和其他技术相结合,应用于Agent和多Agent系统的混合学......
本文首先提出了一种新的多代理在线学习算法LU-Q,该算法通过对联合行动不断地实施剪枝,减少可选行动数目,加快多代理学习的收敛.实......
MAS的协作机制研究，当前比较适用的研究框架是非零和Markov对策及基于Q-算法的强化学习.但实际上在这种框架下的Agent强调独立学习......
Robocup仿真比赛是研究多Agent之间协作和对抗理论的优秀平台，提高Agent的防守能力是一个具有挑战性的问题。为制定合理的防守策略，......
提出基于多级决策和协作学习的方法来建立自动导航车（AGV）调度系统中每个AGV所需要的动态分布式调度策略。系统中的第一个AGV都由一......
一般和对策中,只考虑个体理性的多代理协作是一种无全局目标的协作.代理学习基于对手策略假设,不能保证假设的正确性.为此通过定义......
提出了一种分层的基于Markov对策的多智能体协调方法,根据多智能体之间的竞争和合作的关系,高层采用零和Markov对策解决与对手之间......
论文研究了Markov对策模型作为学习框架的强化学习,提出了针对RoboCup仿真球队决策问题这一类复杂问题的学习模型和具体算法.在实......
提出基于多级决策和协作学习的方法来建立自动导航车 ( AGV)调度系统中每个 AGV所需要的动态分布式调度策略 .系统中的每一个 AGV......
对于冲突博弈,研究了一种理性保守的行为选择方法,即最小化最坏情况下Agent的后悔值.在该方法下,Agent当前的行为策略在未来可能造......
针对码垛机器人应用环境状况较复杂、不确定条件较多的问题,使用基于Markov对策的算法对多关节码垛机器人进行路径规划。首先根据......
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