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题名一种基于分布式强化学习的多智能体协调方法
被引量：5
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作者
范波
潘泉
张洪才
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机构
西北工业大学自动控制系
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出处
《计算机仿真》
CSCD
2005年第6期115-117,151,共4页
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文摘
多智能体系统研究的重点在于使功能独立的智能体通过协商、协调和协作,完成复杂的控制任务或解决复杂的问题。通过对分布式强化学习算法的研究和分析,提出了一种多智能体协调方法,协调级将复杂的系统任务进行分解,协调智能体利用中央强化学习进行子任务的分配,行为级中的任务智能体接受各自的子任务,利用独立强化学习分别选择有效的行为,协作完成系统任务。通过在RobotSoccer仿真比赛中的应用和实验,说明了基于分布式强化学习的多智能体协调方法的效果优于传统的强化学习。
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关键词
多智能体系统
分布式强化学习
多智能体协调
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Keywords
multi-agent system
Distributed reinforcement learning
multi-agent coordinationr
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP242.6
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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