【摘 要】
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近些年,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)已成为人工智能领域一个新的机器学习范式与方法论,它在许多高维度大状态的复杂空间任务中能够取得显著的成功.然而,
【机 构】
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陆军工程大学计算机与军用软件工程教研室,东南大学仪器科学与工程学院,中国电子科技集团公司第二十八研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61802428),中国博士后科学基金(2019M651991)资助.
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近些年,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)已成为人工智能领域一个新的机器学习范式与方法论,它在许多高维度大状态的复杂空间任务中能够取得显著的成功.然而,传统的深度强化学习仍然存在着学习效率低、训练时间长的问题,在多智能体的行为决策研究中难以达到理想的效果.针对这些问题,本文提出了一种基于分区缓存区重放与多线程交互的多智能体深度强化学习算法(Partitioned Buffer Replay and Multiple Process Interaction,PBR
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