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摘要:
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一种基于案例推理的多agent强化学习方法研究
多agent强化学习
Q学习
策略再用
基于案例的推理
追捕问题
利用聚类分析法改进的多Agent协作强化学习方法
多agent协作
强化学习
聚类分析
Friend-or-Foe
Q-学习
用多Agent实现基于XML的个性化学习系统
个性化学习
最佳学习程序
Agent
XML
多agent分层强化学习在数据定位中的应用研究
数据定位
文本环境
分层强化学习
多agent系统
策略协调
shaping技术
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于强化学习的多Agent系统
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 16-18
页数 3页 分类号 TP11
字数 3204字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2003.04.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱淼良 浙江大学人工智能研究所 112 1981 21.0 41.0
2 唐文彬 浙江大学人工智能研究所 7 87 6.0 7.0
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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