多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用

• 作者: 王长缨 陈文伟
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 多agent学习 强化学习 Q学习 状态行为空间 协作团队
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 167-170
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2984字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2006.04.042

摘要

针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法.其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率.最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈文伟	国防科技大学信息系统与管理学院	39	838	15.0	28.0