基于边界样本协调的多智能体合作学习

• 作者: 韩伟
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 关键词: 多智能体系统 强化学习 多智能体合作
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 111-115
• 页数: 5页
• 字数: 3671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.01.016

摘要

针对Q学习状态空间非常大,导致收敛速度非常慢的问题,给出一种基于边界样本协调的多智能体在线合作学习方法,使得智能体在特定的子空间上进行特化并通过边界状态上的开关函数相互协调,从而能够较快地学习到局部最优.仿真实验表明该方法能够取得比全局学习更好的在线学习性能.

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