基于强化学习的多Agent系统规划规则抽取方法

• 作者: 刘峰 赵志宏 骆斌 黄蕾
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 多Agent系统 规划 规则抽取
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 174-177
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2008.01.043

摘要

强化学习和规划技术在目标上有着很高的相似性,而在技术上又具有互补性,因此,基于强化学习的Agent规划规则抽取问题长期以来一直是研究的热点.针对基于强化学习的多Agent系统在规划规则抽取方面存在的问题,提出了一种从多Agent Q学习中抽取满足规划条件的规划规则的RL-MAPRE算法,并给出了理论分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘峰	南京大学软件学院	17	102	6.0	9.0
2	黄蕾	南京大学软件学院	24	347	8.0	18.0
3	骆斌	南京大学软件学院	55	1120	14.0	32.0
4	赵志宏	南京大学软件学院	19	197	7.0	13.0