基于主智能体的群体学习算法GLBMA

• 作者: 夏德深 李淑琴 程显毅
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 智能体 主智能体 强化学习 RoboCup 行为学习状态空间
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机工程
• 页码范围: 437-439
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3214字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2005.05.018

摘要

以机器人足球比赛(RoboCup)为背景,基于主智能体和辅助智能体概念,提出了基于主智能体群体强化学习算法(GLBMA),该算法通过主智能体和辅智能体的角色切换来实现整个团队的学习,改进了传统的群体强化学习算法.RoboCup仿真比赛试验表明,传统群体强化学习算法中的行为学习状态空间过大,连续状态空间的行为选择及多智能体合作求解等问题得到了解决.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程显毅	南京理工大学计算机系	75	491	11.0	16.0
3	夏德深	南京理工大学计算机系	220	3601	29.0	48.0
6	李淑琴	南京理工大学计算机系	5	67	4.0	5.0