基于量子理论及蚁群算法的多Agent Q学习

• 作者: 孟祥萍 王圣镔
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多Agent系统 协作 量子计算 Q-学习 均衡解 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 43-46
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.21.012

摘要

针对多Agent协作强化学习中存在的行为和状态维数灾问题,以及行为选择上存在多个均衡解,为了收敛到最佳均衡解需要搜索策略空间和协调策略选择问题,提出了一种新颖的基于量子理论和蚁群算法的多Agent协作学习算法.新算法首先借签了量子计算理论,将多Agent的行为和状态空间通过量子叠加态表示,利用量子纠缠态来协调策略选择,利用概率振幅进行动作探索,加快学习速度.其次,根据蚁群算法,提出"脚印"思想来间接增强Agent之间的交互.最后,对新算法的理论分析和实验结果都证明了改进的Q学习是可行的,并且可以有效地提高学习效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟祥萍	长春工程学院电气与信息学院	83	832	15.0	23.0
2	王圣镔	东北电力大学信息工程学院	3	20	2.0	3.0