群体环境下基于随机对策的多Agent局部学习算法

• 作者: 孟祥嵩 尹怡欣 江道平 班晓娟
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 多agent学习 随机对策 Nash-Q 局部学习
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 703-708
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2008.06.012

摘要

基于群体环境中个体agent局部感知和交互的生物原型,提出一种随机对策框架下的多agent局部学习算法.算法在与局部环境交互中采用贪婪策略最大化自身利益.分别在零和、一般和的单个平衡点和多个平衡点情形下改进了Nash-Q学习算法;提出了行为修正方法,并证明了算法收敛、计算复杂度降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	班晓娟	北京科技大学信息工程学院	72	760	15.0	25.0
2	尹怡欣	北京科技大学信息工程学院	125	1650	21.0	36.0
3	江道平	北京科技大学信息工程学院	5	24	2.0	4.0
4	孟祥嵩	北京科技大学信息工程学院	5	3	1.0	1.0