基于半自治agent的Profit-sharing增强学习方法研究

• 作者: 岑凯辉 张少丁 杨克巍 谭跃进
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 增强学习 半自治agent profit-sharing Q-learning
• 年，卷（期）: 2007,（15）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 72-75,97
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 5279字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.15.023

摘要

在基于半自治agent的系统中应用profit-sharing增强学习方法,并与基于动态规划的Q-learning增强学习方法进行比较,在不确定因素较多的动态环境中,当系统状态变化不是一个马尔科夫过程时profit-sharing方法具有很大优势.根据半自治agent中半自治的特性--受制性,提出了一种面向基于半自治agent的增强学习模型,以战场仿真中安全隐蔽的寻找模型为实例对基于半自治agent的profit-sharing增强学习模型进行了试验分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭跃进	国防科技大学信息系统与管理学院	178	3724	27.0	54.0
2	杨克巍	国防科技大学信息系统与管理学院	41	144	8.0	10.0
3	张少丁	国防科技大学信息系统与管理学院	5	18	3.0	4.0
4	岑凯辉	国防科技大学信息系统与管理学院	9	61	6.0	7.0