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摘要:
强化学习在多Agent系统中面对的最大问题就是随着Agent数量的增加而导致的状态和动作空间的指数增长以及随之而来的缓慢的学习效率.采用了一种局部合作的Q-学习方法,只有在Agent之间有明确协作时才考察联合动作,否则,就只进行简单的个体Agent的Q-学习,从而使的学习时所要考察的状态动作对值大大减少.最后算法在捕食者-猎物的追逐问题和机器人足球仿真2D上的实验结果,与常用的多Agent强化学习技术相比有更好的效能.
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文献信息
篇名 局部合作多智能体Q-学习研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 多Agent系统 强化学习 Q-学习 局部合作
年,卷(期) 2008,(15) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 4-7
页数 4页 分类号 TP31
字数 4816字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.15.002
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 李龙澍 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 199 1780 21.0 29.0
2 刘亮 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 14 72 5.0 8.0
传播情况
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2010(1)
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研究主题发展历程
节点文献
多Agent系统
强化学习
Q-学习
局部合作
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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