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摘要:
Q学习算法要求智能体无限遍历每个状态-动作转换,因此在涉及状态-动作空间非常大的应用问题时,导致收敛速度非常慢.借助多智能体的合作学习,智能体之间基于黑板模型的方法通过开关函数相互协调合作,可以更快地定位那些有效的状态-动作转换,避免了无效的更新,从而以较小的学习代价加快了Q表的收敛速度.
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文献信息
篇名 基于黑板模型的多智能体合作学习
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 多智能体系统 合作学习 黑板模型
年,卷(期) 2007,(22) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 42-44,47
页数 4页 分类号 TP391
字数 4808字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.22.015
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 韩伟 南京财经大学信息工程学院 27 143 7.0 10.0
2 韩忠愿 南京财经大学信息工程学院 11 63 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
多智能体系统
合作学习
黑板模型
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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53
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