基于Markov对策的强化学习及其在RoboCup中的应用

• 作者: 李镇宇 陈小平
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Markov 对策 多主体系统 强化学习 RoboCup
• 年，卷（期）: 2005,（27）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 202-204,214
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.27.062

摘要

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.在实验中,成功实现了守门员决策,并取得了良好的效果,证明了算法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈小平	中国科学技术大学计算机系多主体系统实验室	94	783	15.0	22.0
2	李镇宇	中国科学技术大学计算机系多主体系统实验室	1	5	1.0	1.0